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记者与陈阳阳取得了联系，他发来3张逆行路线截图，都是他这几天日常送餐中遇到的。一单为从蟠龙天地送往兰韵文化中心，平台规划的骑行路线为先沿潘鼎路向南抵达崧泽高架路，再沿着崧泽高架路北侧辅道向东，抵达蟠龙路后再向南……“崧泽高架北侧辅道只能由东向西行驶，平台让沿着辅道向东骑行，这不是在逆行吗？”陈阳阳称，合理的路线应沿潘鼎路向北，接着从龙联路向东，再从蟠龙路向南，但这样绕一圈会增加300米。
银泰证券策略分析师陈建华在接受证券时报记者采访时指出，去年11月末以来高股息板块表现明显强于市场整体，背后有特定的宏观背景因素。一方面从实体经济表现情况看，恢复过程并非一帆风顺，市场风险偏好承压，资金配置偏向防守；另一方面从资金面情况看，外围美联储释放明确的加息结束信号，叠加国内银行推动新一轮存款“降息”，资金利率的回落使得高股息资产配置价值增强。在此背景下，近段时间市场对高股息板块关注度明显升温。
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。
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。