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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。
也要看到，我国资源型地区数量众多、分布广泛且类型多样。拿资源型城市来说，有成长型、成熟型、衰退型和再生型等类型。资源富集地区面临着可持续发展压力较大的问题，独立工矿区和采煤沉陷区面临着较为突出的发展不平衡不协调问题，资源枯竭城市则亟需破解内生发展动力不足的困境。可以说，各资源型地区的实际情况不同、发展条件各异，决定了转型发展的路径不能千篇一律，更不可能“一招鲜吃遍天”。久久为功推动资源型地区焕发新活力，在既有成绩和基础之上，需要继续在因地制宜探索转型发展新路径上下功夫，分类施策。做好“精准”文章，坚持“一把钥匙开一把锁”，是蹚出新路子、实现华丽转身的必然要求。
四是强化要素保障，优化发展环境。围绕康复辅助器具、智慧健康养老等重点领域，谋划一批前瞻性、战略性科技攻关项目。保障养老服务设施和银发经济产业用地需求，支持利用存量场所改建养老服务设施。鼓励各类金融机构加大对养老服务设施、银发经济产业项目建设的支持力度。推进人才队伍建设，健全数据要素支撑，依法严厉打击涉老诈骗行为。
在我国经济高质量发展阶段，主要依靠技术创新、全要素生产率提升和经济结构升级拉动经济发展替代资本和劳动力要素投入规模扩张促进经济增长的模式，在增长结构转换中伴生着结构性失业增加。要实现稳中求进，既需要加工贸易发展承载稳就业的功能，也需要提高加工贸易发展水平，推动加工贸易加强研发和技术改造，提升制造水平和产品附加值，发挥其推动产品、产业结构升级，实现创新发展的功能。