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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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为此，在后续教学中，我会引导学生穿透“精致利己主义”的表象，看到这种“精致”本质上是对既有规则的虚假迎合而非真实认同，一旦既有规则不能帮助“精致利己主义者”达成自己的真实目的，他们就会立刻抛弃规则，改走其他捷径，这种“投机主义”思维，是对规则的一种“隐性破坏”。其次，要对“利己”和“利己主义”作出明确区分，“利己”是人的本能，个体追求自身正当利益无可厚非，而且保障个体正当利益的实现，也是衡量一个国家现代化发展水平的重要指标。但是，“利己”不等于“排他”，更不等于“损公”，把个人利益凌驾于他人和集体利益之上的“利己主义”已经完全等同于“极端个人主义”，必须旗帜鲜明地予以反对。同时，也要为“集体主义”正名，集体主义不是“群体主义”“牺牲主义”“小团体主义”，而是凝聚集体成员共同需求和利益，为集体发展提供价值指引。
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