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西周曾侯谏作媿铜肆壶、唐代伎乐飞天纹金栉、清代掐丝珐琅桐叶形笔掭……这些在常人看来晦涩拗口的文物名，大学生桂昊雯却如数家珍。从家乡扬州到武大求学，从珞珈山再到清华园，十几年来她走过很多繁华的城市，却对博物馆里尘封在历史中的一件件文物情有独钟。
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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。
六盟联合六i联盟朱西产还强调，端到端模型的优势，在于减少各模块之间信息传递过程中的丢失问题，通过Transformer构成一个更大的网络，训练过程中实现更多参数的全局最优；另外，还可以提升开发效率，实现全局优化及更强的泛化性等。“上限很高，但难度也很大。”他直言，要真正实现“全场景都能开”，目前的端到端模型还差得很远，尤其是达到“一段式端到端”，几乎不可能。
