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要坚持问题导向、突出动态管理，坚持以发展眼光抓管理、聚焦重点抓管理。持续深化司法公开，加大裁判文书上网力度，妥善解决文书网使用效果不佳等问题，平衡好文书公开与当事人合法权利、隐私保护之间的关系，加强人民法院案例库建设，更优更实为司法审判优质高效服务，为社会公众学法、专家学者科研、律师办案服务。落实最高法关于阅核工作的意见要求，突出阅核重点，因人而异、因案而异，把院庭长审判监督管理责任落到实处。
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。
2022年2月1日，《学生用品的安全通用要求(GB 21027—2020)》(简称“新国标”)正式实施。“新国标”针对14周岁及以下学生使用的学习用品技术指标作出限定。据此，各地市场监管部门通过监督检查和专项整治，加大了对学生文具的监管力度，并对一些问题产品实施召回。比如，2023年4月，上海市市场监督管理局发布信息，召回某文具知名品牌422万余件产品，涉及橡皮擦、剪刀、图画本、笔袋等品类。部分产品召回的原因即是邻苯二甲酸酯、游离甲醛等有害物质含量超出“新国标”限值。
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。