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训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这将引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。
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此项研究通过高温高压实验模拟克拉通（古老大陆）边缘深部岩浆的演化过程，发现了克拉通边缘区域深部存在富硫化物大陆。这一发现结合全球火成碳酸岩和岩浆硫化物矿床的时空分布特征以及地球化学统计分析，进一步揭示了富硫化物大陆根对火成碳酸岩和硫化物矿产形成与演化的控制作用。
49853澳彩329期资料相比之下，MAI-1的规模要大得多，也需要更多的算力投入和训练数据。为了训练该模型，微软已经配置了大量包含英伟达GPU的服务器集群，并从各类来源收集训练数据，包括由OpenAI的GPT-4生成的文本和公共互联网数据。这或将使MAI-1与OpenAI的GPT-4处于相似的水平，据传后者拥有超过1万亿个参数。
