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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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举例来说,当前无人化智能工厂已经实现,跨星际迁移产业基地的技术障碍大幅减少;基于月壤原位材料开展基础设施建设,已有3D打印、远程智能机械作业等关键技术铺垫;假如未来火箭实现智能化“加油”,可立足月面或者地月平动点建立综合补给站,大大节省星际航行的成本。通过虚拟现实技术畅游地月空间、远程遥控月面机器人作业建设月球基地、开展科研试验活动等,都在考虑和规划中。国内外多家机构已对地月经济规模进行了预测,2046年相关产业规模高达万亿美元。
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