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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。
国家税务总局征管和科技发展司司长练奇峰介绍，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步深化税收征管改革的意见》以来，税务部门持续推进税收征管数字化升级和智能化改造，不断完善精确执法、精细服务、精准监管、精诚共治，加快建设智慧税务，初步构建起优化高效统一的税费征管体系，实现征纳成本明显降低、征管效能显著提升。
随着电动化和智能化的深入，汽车的核心技术由发动机、变速箱转向了软件、智能驾驶等领域，软件定义的行业共识下，整车厂开始更加重视核心技术的自研和可控。据麦肯锡预测，汽车行业将从重点依靠硬件驱动产品过渡到硬件+软件同步驱动，预计2030年软件驱动车辆内容将占据30%，软件体系的差异化成为汽车价值差异化的关键。
第三是坚持依靠人民、为了人民。张卫波认为，长征胜利的原因除了自身坚定的理想信念外，还有一个重要原因，就是人民群众的支持。“我们所到之处，来到一个陌生的环境，有时候经常是没有吃的、没有穿的，怎么办呢？沿途的人民群众给予了很大的支持。”在张卫波看来，虽然如今各方面已经有了很大发展，但在思想上、工作上依然要坚持紧紧依靠人民、为了人民。