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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。

“市场上不乏一些商家在不具备相应资质的情况下经营宠物寄养服务，有的给宠物投喂不适合乃至变质的食物，有的管理粗疏，导致宠物生病甚至死亡。宠物寄养服务行业尚未有统一的收费参考标准，不同商家收费标准存在较大差距，但服务质量可能并没有太大差别。”常莎说，规范宠物寄养行业，无论是收费标准、寄养责任与义务、纠纷处理等，都需要一笔“明白账”。

　　　　国内在情感计算算法方面也取得了显著进展，特别是在多媒体信息处理、语音和文字情感识别等领域。许多研究机构和高校，如清华大学、哈尔滨工业大学及厦门大学等，正在构建大规模的情感数据集，支持情感计算模型的训练和优化，研发面向多类开放场景的情感计算方法及工具。国内的科技公司，如科大讯飞和小米，相继推出了具有情感交互功能的智能客服机器人；百度和阿里巴巴等公司开发了多模态情感识别系统，在实际应用中提供高效的情感识别和生成服务。此外，还有一些初创公司和研究团队也正在探索情智兼备技术在教育和医疗领域的应用，开发出情感教育助手和陪伴机器人，提升用户的满意度和服务质量。