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王青指出，1月加量规模有所减小，主要是去年四季度规模高达1.39万亿的地方政府特殊再融资债券和1万亿增发国债大规模发行结束，进入2024年1月以来，政府债券发行规模显著下降；加之在监管层“信贷均衡投放”要求下，1月新增信贷规模也将较为温和，当前市场资金面转入偏于充裕状态，银行对MLF操作的加量需求有所下降。
2021年，《教育部关于进一步加强和改进普通高等学校艺术类专业考试招生工作的指导意见》(以下简称《意见》)发布，这是“首次针对艺术类专业高考发布的纲领性、指导性政策”。更重要的是，《意见》明确告知“新艺考”有3年的过渡期：从2021年开始推进相关改革工作，到2024年，基本建立以统一高考为基础、省级专业考试(以下简称“省级统考”)为主体，依据高考文化成绩、专业考试成绩，参考学生综合素质评价，分类考试、综合评价、多元录取的高校艺术类专业考试招生制度，基本形成促进公平、科学选才、监督有力的艺术人才选拔评价体系。
数据是经过收集、记录、测量、统计、描述所得到的信息或信息的载体，可以是数字、文字、图像、声音等形式。随着网络技术的发展和向各行业的渗透，数字技术创新成果与经济社会各领域深度融合，不同领域的数据被生产、记录、传输、存储和消费，数据规模以摩尔定律的速度快速增长。数据的充分挖掘和有效利用，可以优化资源配置和使用效率，对价值创造和生产力发展有着广泛影响。
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。