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“而当下中国供应链公司可能不如德国公司严谨，但舍得在技术和生产等多个方面投资，更重要的是，中国公司效率更高。传统汽车行业周期都很长，投资之后要大量的生产制造，收回投资和获得回报，这个周期中国可能需要2~3年，欧洲可能需要要6~7年。”张祖秋表示，海外企业迭代一次，中国企业可能已经迭代2次甚至更多，这是海外供应商最大的挑战。
在农业农村物质文明建设方面，加快夯实农民幸福生活的物质条件，建成物质富足的社会主义现代化。着眼于解决农业农村发展不平衡、不充分问题，坚持新发展理念，聚焦创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的高质量发展。抢抓新一轮科技革命有利时机，激活各类主体活力，加快以种业为重点的农业科技创新，不断提高土地产出率、劳动生产率和资源利用率，实现农业农村经济质的有效提升和量的合理增长，为物质生活的共同富裕打下坚实物质基础。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
记者就此又咨询了多名业内人士。据他们介绍，外卖平台在规划路线时，除了参考常规的导航路线之外，还会跟踪参考骑手的骑行轨迹。一些骑手通过逆行节约了送餐时间，平台则会认为相应的逆行路线是可行的，从而生成最短的、最节约时间的送餐路线，推广给所有骑手。算法中，平台显然将商业利益放在了首位，采取了“最短路径优先”的策略。路程近了，时间短了，既为外卖平台黏住了更多的用户，又压缩了支付给骑手的配送费。