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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。
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在科技赋能生产力方面，泰安银行积极探索提高“数字化生产力”，通过引入RPA（机器人流程自动化）数字员工，实现内管流程的自动化处理。该技术可代替人工执行大量重复的、机械的、规则化操作，既提升了业务处理效率和标准化水平，也极大地释放了人力资源。泰安银行不断强化该技术“稳定、安全、敏捷、高效”特质，拓展全场域应用服务场景。
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