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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。
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尽管在此前问询中,科峰股份多次回复研发费用归集准确性的相关问题,但公司回复似乎并未得到深交所认同。在上市委会议中,深交所再次要求公司说明研发费用归集是否准确;是否存在将生产活动认定为研发活动的情形;相关内部控制制度是否健全有效;公司是否具备持续创新能力等问题。
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