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张炳刚第一次接触到抢花炮是在1999年第六届全国少数民族传统体育运动会之前。当时,北京作为主办城市,需要组建抢花炮队。“俩花炮、两页纸,正式规则都没出来,我心想这怎么玩儿。”他记得,当时从学校选拔了一群维吾尔族的新疆同学,代表北京参赛,“队员们非常质朴,我们一起看录像摸索,慢慢打得越来越像样”。那届比赛,虽然队伍成绩倒数,但张炳刚深切感受到队员在场上的态度,“融入的归属感,向上的荣誉感”,他透露,这批队员毕业后大部分回到新疆的农业系统,至今仍对花炮队念念不忘。
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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。
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