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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。
加强政策措施的协同性。巩固和增强经济回升向好态势是一项系统工程，涉及经济社会发展的方方面面，在政策制定上需要寻求宏观经济多重目标的动态平衡，在政策实施上应建立健全政策主体的沟通协调和工作协同机制。总之，必须体现系统观、用好辩证法，发挥经济政策的协同效应，做到各类政策协调配合、相互支撑，同向发力、各有侧重。另外，随着经济社会发展，文化、教育、科技、人才、外交等非经济政策在经济领域发挥的影响力日益凸显，2023年中央经济工作会议提出“把非经济性政策纳入宏观政策取向一致性评估”，这就要求必须统筹考虑非经济政策的经济价值和经济政策的社会价值。
“2024年，我国经济潜力大、活力足、长期向好的基本面不会改变，我们对中国经济的稳步增长也将保持坚定的信心和美好的期待。”业内专家表示，未来产业转型将为中国经济发展打开更广阔的空间。随着经济增长内生动力进一步增强，我国居民收入和预期有望持续提升，居民的消费能力和意愿也有望持续改善。
反腐败斗争如挽上滩之舟，停一棹则退千寻。开弓没有回头箭。在反腐败问题上，决不是打几个冲锋就能万事大吉的，决不能有差不多、松口气、歇歇脚的想法，决不能有打好一仗就一劳永逸的念头。因为一旦有回头的思想、松懈的情绪、慈悲的想法，尺度上松一松、行动上退一退、态度上让一让，不正之风和腐败就会卷土重来甚至变本加厉，压倒性胜利的成果就会前功尽弃。历史和现实都深刻昭示，反腐败斗争任重而道远，必须利剑高悬、震慑常在，“绝对不能回头、不能松懈、不能慈悲”。