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从微观上，加快培育壮大一批具有产业链整合能力的农业跨国企业，使之逐渐参与到全球农产品的加工、贸易和运输的产业链之中来，在农产品贸易布局、农业产业链掌控和核心技术等方面引领全球农业发展。要通过推动中国企业与国际市场深度融合，建立衔接各国和地区的全球农产品流通网络，塑造全球粮食和重要农产品产业链、供应链、保障链和利益链，从而在全球农业竞争中凸显中国大国应有地位。
“人类产生的有效信息，包括大量高价值信息可能不一定是互联网数据，而是沉散在各行各业里的数据。”商汤科技发言人说，“怎样更多汇聚数据，设计更多、更好的网络结构，用更多的计算资源去支撑更大容量的高质量语料，产生更强的智能，是一个至关重要的问题。”这位发言人认为，要解决语料问题，不仅要靠增加语料总量，还需要提高语料质量，甚至要考虑完善数据交换机制，推动人工智能数据基础设施化。
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。
下一步，生态环境部将扎实推进试点工作，加强跟踪和指导，建立定期会商、任务交办、跟踪评估、定点帮扶、成果推广等保障机制，强化试点全过程管理，因地制宜推进试点任务，提供常态化专家技术帮扶，注重发挥自上而下和自下而上两个积极性，引导试点单位在发展模式、管理措施、技术路径等方面积极探索，加快推动形成一批可复制可推广的经验做法和典型案例。