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第四是实施标准提质工程，赋能公共品牌打造。举办“标准·认证+”论坛，邀请在标准、认证助力区域公共品牌建设方面取得有益经验的相关地区和企业，交流监管规则、自贸政策、产业趋势和前沿技术，指导海南热带高效农业品牌化建设、标准化发展，推动农产品通过认证进入全球市场。加快打造更加适配国际经贸通用规则和制度型开放的国际自贸港先进技术标准体系、有效支撑四大主导产业发展的质量技术支撑体系、富有海南优势特色的区域公共品牌体系，为建设高水平海南自贸港奠定坚实质量基础。
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。
二是扩大产品供给，提升质量水平。发挥国有企业引领示范作用和民营经济生力军作用。推进产业集群发展，规划布局10个左右高水平银发经济产业园区。提升行业组织效能，支持组建产业合作平台或联合体。推动品牌化发展，培育银发经济领域龙头企业。开展高标准领航行动，在养老服务、适老化改造等领域开展标准化试点。拓宽消费供给渠道，引导电商平台、大型商超举办主题购物节，支持设立银发消费专区。
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。