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具体而言，他表示，将积极筹备国内及国际性骑射大赛，计划每年举办不少于2场国际性骑射大赛和不少于10场全国性骑射比赛；制订《中国骑射等级考核的标准体系》及相关分站考核和时间安排；制订和执行《中国国家队的积分和选拔管理办法》，分各省市举行选拔赛，组建中国骑射国家队；积极开展骑射文化走进校园的推广活动；做好骑射马匹的等级分类和使用安全标准，提高骑射马匹的使用安全和健康。(完)
据介绍，该项目将依托暨南大学会计学科专业力量开展培养。首期于2022年7月开班，三地行业共选拔了50名(广东31名、香港15名、澳门4名)专业性强的行业年轻骨干，进行为期一年半的培养，将聚焦“专业化、国际化、创新型、复合型”人才标准，立足高素质“湾区通”专才，打造大湾区一流会计高端人才队伍，构建大湾区行业融合发展智库，以人才协同发展推动大湾区会计行业要素流通、信息共享、业务融合。
在中国工程院院士王坚看来，以“数据要素×”实现科技创新效能倍增，与当今时代“数据驱动型创新”特点高度契合。王坚把20世纪形成的传统创新模式称为“电气化驱动创新”。正是在电气化的强有力推动下，与激光、互联网、计算机等有关的科技发明不断涌现，塑造了人们的生产生活方式和社会面貌，可以说20世纪是电气化驱动科技创新的世纪。进入21世纪，以美国数据科学专家、图灵奖得主詹姆斯·格雷为代表的科学家提出“数据密集型科学发现”，凸显数据对科技创新的重大价值。
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。