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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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事实上，中国人对于河流的地理学认知，很早就达到了极高水平。在甘肃天水放马滩墓群出土的迄今最早的地图实物中，公元前300年前后的古人，就能于木板上十分清晰地勾勒出渭河上游各河流的分布情况。公元6世纪，郦道元写作的《水经注》中，对全国河流信息的掌握程度，已令人叹为观止。不但记载河流数量高达1300多条，不同河段的清浊、缓急、宽窄、丰枯等细节，都有明确记载。
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