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教育数字化转型的核心是实现数字技术与教育的完美结合,将数字技术应用到教育中,创新教育模式,推动智能化教育发展。数字化技术可以为教育提供更便捷,个性化的服务,从而改善教育资源分配不均的局面。智能化是为了建立数字化业务流程,提升学习者的体验,提高教育服务效率;个性化的目的是利用业务重构与创造新的数据驱动模式给学习者提供更好的服务和体验。

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转型发展,归根到底是为了增进民生福祉。针对部分资源型地区基础设施建设不完善、公共服务缺失,一些地方位置偏远,群众就医、上学等日常生活需求难以得到充分满足的问题,需要加快完善基础设施和基本公共服务配套,提高基本公共服务普惠化水平和居民基本生活保障水平。从教育医疗到托育养老,从垃圾无害处理到兜底保障民生,哪里存在短板和漏洞,工作就要及时跟进到哪里。把解决群众最关心、最直接、最现实的利益问题作为转型突破口,加快补短板、强弱项,才能让资源型地区人民群众有更多安全感、获得感、幸福感。

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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。

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