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加强政策措施的协同性。巩固和增强经济回升向好态势是一项系统工程，涉及经济社会发展的方方面面，在政策制定上需要寻求宏观经济多重目标的动态平衡，在政策实施上应建立健全政策主体的沟通协调和工作协同机制。总之，必须体现系统观、用好辩证法，发挥经济政策的协同效应，做到各类政策协调配合、相互支撑，同向发力、各有侧重。另外，随着经济社会发展，文化、教育、科技、人才、外交等非经济政策在经济领域发挥的影响力日益凸显，2023年中央经济工作会议提出“把非经济性政策纳入宏观政策取向一致性评估”，这就要求必须统筹考虑非经济政策的经济价值和经济政策的社会价值。
从用户服务的角度来看，数字化转型与学校的规模及“水平”没有直接关系。从当前职业教育发展的政策可以看出，国家已然将职业教育摆在了教育改革创新和经济社会发展中更加突出的地位。那么任何想要在不断变化的环境中生存下去，想要实现新的历史跨越，增强自身的吸引力、影响力和竞争力的职业学校，都需要转变传统的教育理念和教育模式，清晰认识到数字化转型是必经之路。
今年，“黄河清废”行动覆盖黄河重要支流、湖库、重点工业园区等近20万平方公里，对固体废物倾倒排查整治。新的一年，从改善流域生态面貌到推动全社会节约用水，从增强一盘棋意识到走绿色低碳发展道路，沿黄9省区正沿着总书记指引的方向，再接再厉，久久为功，书写新时代美丽中国黄河流域生态保护和高质量发展新篇章。
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。