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国家标准委近日印发《2024年国家标准立项指南》,立项重点主要有消费品领域、装备制造领域、材料领域、新能源领域、新兴技术领域、节能减污领域等,包括制修订家用电器、家具、人造板、塑料 制品、皮革等大宗消费品质量安全标准。研制集成家电、母婴家电、宠物家电等新家电标准,制定人机交互、纳米材料、直流技术等新技术新材料与家电融合标准。 制定高端医疗装备、新兴医疗设备等医疗器械标准。研制五轴联动加工中心精度检验、数控系统性能测试等数控机床软硬件标准。研制无人机、轨道交通装备、航空航天、 高端仪器仪表、大飞机等标准。 研制北斗基础产品、短报文通信服务、全球海上遇险与安全服务、北斗高精度应用等标准。研制工业机器人整机可靠性信息安全、典型场景应用功能性能要求、机器人3D视觉导引、自适应控制、安全、性能试验等机器人关键标准。(央视新闻客户端 总台央视记者 李晶晶)

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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。

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    “过去传统的Tier 1出售的是零部件总成,这其中包括了硬件和软件,此外他们还掌握了其中很多Knowhow,整车厂采购的是成套的解决方案,在设计、设配中可能还需要得到大供应商的帮助;如今在很多零部件的合作中,软件可能会是合作开发也可能是完全自研,整车厂需要的可能仅仅是一个硬件,而单纯硬件的价值无法和软硬兼顾的解决方案相媲美。”国内某车企的采购工程师告诉记者,随着车企自研程度的深度,Tier 1供应商的部分业务可能会转变为单纯提供硬件,利润率会很低。

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