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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)。
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。
菲律宾统计局最新数据显示，2023年菲律宾全年通胀率达6%，高于2022年的5.8%。马科斯政府连续两年未能实现此前承诺的2%至4%的通胀率目标。菲律宾央行行长伊莱·雷莫洛纳直言：“在应对通货膨胀方面，我们没有走出困境。考虑到相对疲软的全球经济复苏和厄尔尼诺现象的严重影响，通胀可能会在2024年第二季度继续加速。”
澎湃新闻从全总了解到，2023年7月，全国总工会启动双15工程，明确提出努力实现2023年底全国服务站点达到15万个，在全国主要城市和城市重点区域基本实现服务站点15分钟服务圈交叉覆盖的工作目标。双15工程启动以来，全国各级工会新建工会驿站6.25万个，其中包括24小时智慧驿站1584个，新增资金投入4.5亿元。