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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。

　　　　例如，特斯拉Optimus在实验室中进行的测试虽然表现出色，但该团队表示，年底之前仍然需要考虑触觉感知和重量分布的问题。此外，虽然Optimus在运动方面取得了一定进展，但要实现真正的量产，机器人在复杂环境中的自主适应能力、与人类的交互能力仍需进一步提升。