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此外，核心并不在于技术本身，而在于能够将想法付诸实践。
最后，令人惊讶的是，我们发现，在同等数据规模下，非语言的NCA数据表现优于自然语言。因此，我们进一步探究：若给予自然语言数据约10倍的数据量，结果如何？我们将自然语言预预训练数据量增至1.6B标记，而NCA数据量仍保持164M。即便在这种数据劣势下，NCA依然实现了1.4倍的收敛速度提升，并达到优于前者5%的最终困惑度。
展望未来，Kospi fall 4%的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。