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菲律宾统计局最新数据显示，2023年菲律宾全年通胀率达6%，高于2022年的5.8%。马科斯政府连续两年未能实现此前承诺的2%至4%的通胀率目标。菲律宾央行行长伊莱·雷莫洛纳直言：“在应对通货膨胀方面，我们没有走出困境。考虑到相对疲软的全球经济复苏和厄尔尼诺现象的严重影响，通胀可能会在2024年第二季度继续加速。”
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。
过去经常要钻鸡窝、鸡笼，现在通过电子监控设备和大数据分析，就能了解每只鸡的状态。鸡头有没有探出鸡笼吃饭、叫声是不是脆响……这些都是曾另超判断鸡健康状态的参考，“我们场养殖着孵化雏鸡1.3万只和成年鸡7000只，每只鸡在入笼前，都会在翅膀和脚胫处佩戴一个身份证，上面的编码和鸡舍的‘电子门牌号’匹配。饲养员们手持仪器，每日喂养油鸡的时候就会顺便将信息录入系统，为后续科研做数据支撑。”
“可控混乱”原属物理学范畴，指在一个开放体系中，在“有序”和“混乱”两种状态之间，还存在“秩序失衡”和“可控混乱”的中间状态。冷战结束之后，该理论被引入国际地缘政治领域。“可控混乱”的核心思想是：美国应利用其政治、经济、军事、科技和全球动员能力，在目标地区和国家制造、复制和扩散混乱，摧毁其独立自主的基础，使之陷入混乱，从而维护美国的利益和安全。