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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。

探索城市更新可持续模式，还可搭建多方参与平台，成立城市更新联盟等，强化专业技术力量支持。多方参与，有助于协调统筹各类资源，广泛动员社会企业专业力量参与，搭建多方对话平台，促进城市更新工作技术创新和学术交流，探索城市更新的路径方法。城市更新联盟能够链接政府、企业、社会等各方资源，持续推动城市更新项目实施，跟踪反馈需求并有效推动问题解决。城市更新有较强的专业性，需要专业技术力量支撑。上海为了加强城市更新专业技术支撑，建立了责任规划师、责任建筑师、责任评估师“三师”联创工作机制，以推进城市更新高质量发展，值得借鉴。

　　　　可如今，“Scaling Laws”的性价比似乎没有那么高了。有业内人士提到，Grok 3的计算量几乎是DeepSeek的几十倍，但性能却并没有提升几十倍，这从侧面也印证了“Scaling Laws”的性价比正在降低。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏也注意到，2024年，全球训练大语言模型的效果普遍不及预期，比如OpenAI的产品迭代速度明显放缓等。“这些情况都表明，大模型竞赛的上半场已经进入了‘垃圾时间’。”何宝宏说。