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2024年经济工作的总基调沿用了2023年12月8日召开的中共中央政治局会议提出的“稳中求进、以进促稳、先立后破”的表述。可以看出“稳”是对中央经济工作一贯要求的延续，是主调、是大局、是前提、是基础、是底线。一个“稳”字，涵盖了稳经济、稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期等全方位、多领域、多层次的内涵要求。“稳”是总基调的底色，还体现在与它首尾呼应的“先立后破”这一表述当中。无论是新旧动能转换还是体制机制革新，该立的要积极主动立起来，该破的要在立的基础上坚决破，体现出中央对政策稳定性、连续性、可持续性，对改革系统性、整体性、协同性的要求。
“我认为以数据库为代表的系统结构能力还是很重要的。从学生成长的角度看，能有一个很强的系统能力，他将来的职业发展会非常好。”作为此次大赛的优秀指导教师之一，中国人民大学信息学院计算机科学与技术系主任、博士生导师柴云鹏教授非常看好数据库行业的发展，“近几年，随着国家的重视以及技术的高速发展，未来基于AI技术或者大模型还可以做自动运维、故障根因分析等尝试。这些对大数据的产业来说，都是很强的增量。”
以车险为例，2023年1月，原中国银保监会发布《关于进一步扩大商业车险自主定价系数浮动范围等有关事项的通知》，将商业车险自主定价系数浮动范围扩大到0.5至1.5，进一步扩大财产保险公司的定价自主权。9月，国家金融监管总局发布《关于加强车险费用管理的通知》，首先推动了财产险公司在车险领域的“报行合一”，剑指车险手续费竞争。业内人士认为，“报行合一”的全面推行，将推动保险业算账经营、强化内部管理，降低费差损风险。
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。