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——业态上呈现出玩法多样、消费激增的态势。各地充分利用冰雪休闲等消费流,通过“冰雪+”,完成产业的深度融合,带动产业链的延伸,形成网状互动、协同共生的产业网络,形成了“冰雪+赛事”“冰雪+演艺”“冰雪+活动”“冰雪+温泉”“冰雪+文化”等“冰雪+”系列,构建了滑雪、玩雪、赏雪、戏雪以及围绕冰雪形成的冰湖捕鱼、雪地摩托、林海雪原徒步等多元化组合,极大地激发了市场消费热情。

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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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  • 提高居民消费意愿和增强居民消费能力,迫切需要在稳定就业和提高收入预期方面做好文章,以释放更多消费潜力。为此,应注重培育新的经济增长点,加大对创业创新的支持力度,以科技创新助推产业现代化转型升级,培育更多战略性新兴产业和未来产业,加快形成新质生产力,培育发展新动能,创造更多就业机会;加强劳动合同管理,完善社会保障制度,切实维护好保障好劳动者合法权益,让更多劳动者共建共享经济高质量发展成果;进一步优化分配制度,推动形成橄榄型分配结构,持续扩大中等收入群体比重,逐步提高城乡居民可支配收入,着力提升实际消费能力;适度发展合理的消费信贷,增强居民跨期消费能力,以金融产品创新助力恢复和扩大消费,进而拉动经济增长,尤其是利用好人工智能、大数据、云计算和区块链等数字技术,以数字金融科技赋能消费信贷服务,进而发挥好消费信贷促进消费的积极作用。

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    此外,青年的多样化需求还体现在不同年龄阶段对住房有着不同需求。调研报告指出,青年在初入职场、稳定收入和成立家庭等不同阶段住房需求并不相同,但是目前的政策对青年在人生转阶段“过渡性”的换房需求缺乏设计和考虑,不够精细。报告建议,针对青年成长的不同阶段,制定“一张床、一间房、多间房、买套房”的阶梯式青年住房支持体系,以满足不同身份、不同年龄青年人的住房租房需求。

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