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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。
2013年2月，隆冬的戈壁滩上，习近平总书记冒着严寒参观了空军某试验训练基地部分装备，亲切接见了基地官兵和技术人员代表。“我一直惦记着大家，特地来看看大家。”看大家只穿了冬常服时，总书记当即表示“大家都没穿大衣，我也脱了吧”，说着便脱下大衣，和官兵们一起合影。2月的戈壁滩呵气成霜，总书记的话却让大家心里热乎乎的。
强化预期管理的重要性。预期反映了市场主体对未来经济发展的信心。预期管理正是通过政策的可被预见性，有效引导、稳定市场主体的预期，它是宏观调控的重要内容。2023年中央经济工作会议提出“多出有利于稳预期、稳增长、稳就业的政策”，表明强化预期管理的重要性。强化预期管理，首先是完善预期调查统计制度，扩大预期调查统计范围，运用新型调查统计工具、实行差别化调查统计方法，充分了解、深入分析、准确把握市场预期，不断加强政策制定对政策期待的回应，找准政策调整对接市场预期的节奏，提高政策制定与市场期待的契合度。其次是注重政策发布的及时性、政策宣传的精准度、信息公开的透明度，落实好政策宣传和解读工作，提高市场主体对政策意图的认知度。最后是保持宏观政策的连续性、稳定性，增强宏观政策的前瞻性、针对性，及时有效引导和改善市场预期，提高市场主体对政策效果的满意度，增强市场主体对我国经济高质量发展的信心，使市场预期与经济发展在相互促进中形成良性循环。
身为挤在“高考大省”独木桥上的学生之一，艺考是李健当时能寻到的最好的路。如今，他已经以艺考为起点进入了艺术学领域，又跨专业到了教育学。但回顾18年前从农村走出来的自己，他也不得不感慨，如果当时没有参加艺考，在河南，他的高考成绩很难帮他进入心仪的学校，更别提能在学术道路上走到这么远了。他还记得自己当时的中学老师，会在班里劝很多成绩一般的学生去试试“学艺术”。