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资深市场人士桂浩明在接受证券时报记者采访时认为，最近市场中“低波高息”(即低波动，高股息率)品种比较受欢迎，有这样几方面的原因：第一，这类品种对应的公司多数是国有或国资控股的大中型企业，有些还属于基础产业企业，有些是银行类企业，企业业务比较稳定，分红也稳定，使得相关企业在中长线能带来相对稳定的投资回报预期；第二，现阶段股票市场走势较弱，投资者心态较谨慎，高股息品种属于防御性品种，有净资产作为支撑；第三，目前银行利率普遍下行，一些品种股息率超过银行利率，不排除有部分投资者在看到银行利率走低的情况下，转移到“低波高息”股票品种的投资中。
数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。
捷克2004年加入欧盟，当时的入盟条件之一便是使用欧元，但没有确定截止期限，也没有提出任何对“延误”的处罚。同年加入欧盟的10个国家中，目前只有捷克、波兰和匈牙利尚未使用欧元。2013年加入欧盟的克罗地亚已于2023年1月1日起使用欧元，成为最新加入欧元区的国家。按照规定，每个入盟国家都有权决定何时加入欧元区，但必须满足《马斯特里赫特条约》对物价、利率、赤字、债务水平和汇率等方面的要求。此前，捷克财政部表示，捷克不仅没有确定使用欧元的日期，而且尚未寻求进入欧洲汇率机制。
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。