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　　　　过去10年间，LLM的发展显示出了对数据的巨大需求。自2020年以来，用于训练LLM的“标记”（或单词）数量已增长100倍，从数百亿增加到数万亿。一个常见的数据集RedPajama，包含数万亿个单词。这些数据会被一些公司或研究人员抓取和清洗，成为训练LLM的定制数据集。

贾颜康和组里的工人，每天都要和“1435”较劲。“车轮并不是笔直地压着铁轨往前走，而是呈波浪形轨迹碾压。久而久之，轨距等几何指标会超限。”贾颜康说，轨距不论变大变小，只要超出一定偏差值，车轮就会掉出轨道。轨距等参数是他们日常工作中要定期检查的重要内容。

　　　　宋传奎认为，该研究不仅突破了对植物间单向预警的传统认知，而且为植物群体智能响应提供了全新研究范例。“我们正在破译植物王国的加密语言，或许十年后，茶园管理者能通过‘植物翻译器’实时监测作物应激对话。”宋传奎表示。