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“回首2023，百年变局加速演进，伊利人无惧风雨、砥砺奋进，散发着自己的光和热，收获了一个个温暖丰硕的奋斗成果，积蓄着生生不息的发展力量。”正如伊利集团董事长潘刚在年会致辞时表示，面对充满挑战的2023年，全体伊利人以“全面价值领先”目标为引领，聚焦新变化、开拓新思维、应用新技术，主动拥抱机遇，前三季度营业总收入、净利润再创新高，综合市场占有率、消费者渗透率等核心指标蝉联亚洲第一，持续领跑全球乳业。
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。
“我们对基地的农户进行技术指导，同时加强农产品质量安全巡查，确保民众能吃上安全放心的蔬菜。”茌平区农业农村局工作人员刘云说，近年来，该区立足特色优势产业开发，因势利导发展以塑料大棚、日光温室为主的设施果蔬，以“基地+农户”的模式进行经营，在保障市场供应的同时，带动民众增收致富。冯屯棚菜、乐平香瓜、“棚二代”蔬菜、菜屯赤松茸等特色蔬果品牌初具规模。
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。