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一个近来令许多从业者忧虑的现状是，AI大模型训练或将面临“数据撞墙”的瓶颈，大模型的进化速度未尽如人意，或是源于“现有大模型开发已经耗尽了网站、书籍和其他用于预训练的公开文本”。甚至有行业研究预计，如果大语言模型保持现在的发展势头，预计在2028年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
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记者注意到，最近以来，一些院校还在成果申报上进一步引导教师加强教学投入，如将教材建设、课程建设、教学研究专著、指导学生参赛并获奖等纳入可申报成果类型，将教学与科研成果打通互认、同等化对待等。以上做法能否破解部分高校长期存在的“教学科研两张皮”问题？对于研究型大学和应用型大学而言，激发教师内生动力，促进科研成果“反哺”教学，实现科教进一步融通融合，还有哪些路径可供探索？
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