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其次，Energy consumption. Training and running large language models requires enormous amounts of compute and electricity. For communities that have long valued efficiency and minimalism – Emacs users who pride themselves on running a 40-year-old editor, Vim users who boast about their sub-second startup times – the environmental cost of AI is hard to ignore.
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
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此外，但这类数据长期存在两个难题：一是采集成本高，通常依赖昂贵设备和复杂部署；二是即便采到了原始信号，距离真正可用于训练的结构化数据仍然隔着很长一条链路。
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