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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。
比如有求职者反映,一些直播间对岗位的介绍是为了吸引眼球,实际情况出入较大。再如有报道披露,不少中介为了招人,在直播间打出工厂直招的名号。中国青年报的一项调查显示,对于直播带岗,受访者最担心的是夸大岗位优势和待遇(占比61.9%)、企业情况不够全面(占比45.4%)和投递简历后个人信息缺乏保护(占比45.2%)。
“慢阻肺病的管理和治疗不仅关系肺健康,更要注重‘心肺共管’,降低患者心肺疾病共患风险。”中华医学会呼吸病学分会委员、江苏省临床医学院呼吸疾病研究所所长黄茂教授指出,“慢阻肺病会明显增加心衰风险,尤其在慢阻肺急性加重期更常见,给患者带来多重治疗压力。慢阻肺病早期没有明显症状,导致许多患者错过最佳治疗时期,造成病情加重,此后还可能发生心血管并发症,如:慢性心力衰竭。”
立足“小切口”,能推动解决“大问题”。深南花园位于广东深圳南山区科技园片区,片区常住人口超3万,汇聚了2000多家企业、近10万名员工,去年受地铁施工影响,深南花园附近道路早晚高峰交通拥堵进一步加剧。南山区相关部门在调研后,找到了拥堵源头:早期道路规划设计存在缺陷,人员密集、慢行系统需求大,车辆乱停乱放、非机动车占用机动车道问题突出等。通过改造人行道、挖潜立交桥下空置地带、清理违停车辆、实施机非分流等,拥堵难题得到顺利解决。不仅如此,南山区还举一反三,将经验做法梳理成案例,应用到全区人流大、人车抢道拥堵的类似区域,以“点的突破”带动市民出行整体质效“面的提升”。从紧盯“一个点”到处理“整个面”,从疏通“单环节”到打通“全链条”,从解决“一件事”到办好“一类事”,打通堵点、破解难点、消除痛点,就能不断打开事业发展新局面。