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1月3日，苏州市的“新年第一会”即聚焦“推进新型工业化”并明确目标任务：加快构建由10个重点产业集群和30条重点产业链组成的“1030”产业体系，用3年左右时间，力争形成电子信息、高端装备、先进材料、新能源4个万亿级主导产业，规上工业总产值达5万亿元，实现质的有效提升和量的合理增长，推动GDP迈上3万亿元台阶。
此外，全天免费开放的田径训练场跑道也受到了不少市民的青睐，在这里，市民可以更近距离地看到“大莲花”杭州奥体中心体育场，对于不少人而言，在这里运动锻炼是对亚运的一种情怀所在，在现场，市民吴大爷激动地对记者说：“麻烦帮我们和‘大莲花’合个影！亚运比赛的时候我们没能走近了看看，现在能借着锻炼的机会近距离地看一看‘大莲花’。这个场馆很正规、很壮观，我们看了很高兴，也很骄傲，以后也会常来锻炼的。”
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。
值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。