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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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增强宏观政策目标的一致性。宏观经济是一个复杂的有机整体,宏观经济变量之间关系具有复杂性,单一经济政策作用存在局限性,各项经济政策必须协调配合,才能有效实现宏观经济目标。然而,一方面,在具体实施过程中,宏观经济政策目标并非总能相互协调。另一方面,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控都要向内涵更为丰富的高质量发展聚焦,这对创新和完善宏观调控提出了新的要求。“增强宏观政策取向一致性”,就是强调在坚持锚定“高质量发展”这个总目标基础上,统筹协调总目标与子目标、主要目标与次要目标、预期性目标与约束性目标、规划目标与年度目标等各类目标之间的关系,确立各类政策目标对总目标的服务、服从关系,协同推进宏观政策目标的达成。

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    2022年2月1日,《学生用品的安全通用要求(GB 21027—2020)》(简称“新国标”)正式实施。“新国标”针对14周岁及以下学生使用的学习用品技术指标作出限定。据此,各地市场监管部门通过监督检查和专项整治,加大了对学生文具的监管力度,并对一些问题产品实施召回。比如,2023年4月,上海市市场监督管理局发布信息,召回某文具知名品牌422万余件产品,涉及橡皮擦、剪刀、图画本、笔袋等品类。部分产品召回的原因即是邻苯二甲酸酯、游离甲醛等有害物质含量超出“新国标”限值。

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