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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。
同处喜马拉雅山脉的中国和尼泊尔，山水相连、世代友好，共谱跨越“世界屋脊”的友谊。早在1000多年前，勇敢睿智的云南马帮就在喜马拉雅山脉间众多河谷中开拓出“茶马古道”，驮着中国丝绸、茶叶和瓷器，连接起中国西南，延伸入尼泊尔、不丹、印度。如今，随着共建“一带一路”不断推进，更为联通的基础设施，更为畅通的贸易渠道，更为融通的交流机制，让两地距离更近。
此外，青年的多样化需求还体现在不同年龄阶段对住房有着不同需求。调研报告指出，青年在初入职场、稳定收入和成立家庭等不同阶段住房需求并不相同，但是目前的政策对青年在人生转阶段“过渡性”的换房需求缺乏设计和考虑，不够精细。报告建议，针对青年成长的不同阶段，制定“一张床、一间房、多间房、买套房”的阶梯式青年住房支持体系，以满足不同身份、不同年龄青年人的住房租房需求。
二是防范化解风险。中央经济工作会议提出了几个方面的风险。房地产风险方面我们已经采取了一系列举措，这次又强调一视同仁满足不同所有制房地产企业的合理融资需求，这一点在解决供给端资金链问题上非常关键。房地产对居民财富、消费、市场预期都有重要影响，是当前影响经济运行的“牛鼻子”。化解房地产风险，促进房地产市场平稳健康发展，对改善整体经济运行尤为重要。保障性住房建设、“平急两用”基础设施建设、城中村改造三大工程，对带动房地产相关投资，缓解房地产压力有重要作用。地方政府债务风险方面已经在部分地区试点债务置换等化债措施，同时也要促进地方通过盘活资产等举措化解债务。下一步要推动融资平台市场化转型，形成防范化解地方政府债务的长效机制。从根本上，在制度层面解决问题，还需要推进新一轮财税体制改革。地方政府债务处置也要把握好与经济稳定的关系，做到边化债边发展，统筹风险化解和稳定发展的关系。