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　　　　值得关注的是，优酷还于当天发布了“2024影视文旅地图”，这是继2023年启动“文旅地图”计划以来，优酷在创新影旅融合上的“实践指南”。从剧集、人文到纪录片，一年来优酷持续通过影视作品影响力，带动城市旅游，目前已“点亮”20余个取景地，。

此前，计算机科学家在解决这一问题时，往往要在两种关键策略之间做出选择。一种是以铁路网络为模型，每次迭代都要计算整个网络部分并调整交通流量；另一种则受电网中电力流启发，在每次迭代中计算整个网络，但对网络每个部分的修改流量使用统计平均值，以加快计算速度。

　　　　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。