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　　　　随着大模型（如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本）的规模不断扩大，对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代，参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求，导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外，随着隐私法规的日益严格，如欧盟发布《通用数据保护条例》，大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限，进一步加剧了数据供需不平衡的问题。

“咣！咣！咣！”在广西田林县平林村米花岭隧道南昆铁路田林隧道群深处，一束束灯光照亮了前行的道路，也照亮了一群00后小伙子忙碌的身影。这是一条狭窄的隧道，空间小，粉尘多，属于重污区，绝缘子特别容易脏污，严重的时候甚至可能导致接触网停电，影响列车正常运行。

　　　　在探索人工智能可控发展过程中，监管沙盒机制是一个创新手段。监管沙盒是指在风险可控的前提下，通过设立限制性条件和制定风险管控措施，允许创新产品技术服务或商业模式在真实市场环境中，以真实用户为对象进行深度测试的一种机制。欧盟《人工智能法案》明确要求其成员国要创建人工智能监管沙盒。目前，挪威、西班牙等国已开始监管沙盒相关工作。