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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。
不久前，国家发改委等三部门联合发布《关于支持广州南沙放宽市场准入与加强监管体制改革的意见》。刘根生也关注到了这一新的利好政策，他认为，全面放宽市场准入，对南沙是个极好机遇，特别是在低空产业、海洋经济、生物医药、特色金融等产业上，南沙需要引入更多跨国企业入驻，不断提升产业链招商能力。“南沙已进入发展快车道，但也面临地域的激烈竞争，未来南沙要把自身枢纽潜力及经济吸引力、辐射力提上来，大胆突破。”
比如，黑龙江大庆坚持“油头化尾”发展方向，打通石油精深加工产业链，着力打造世界一流石化产业集群。又如，山西吕梁近年来在做大做强做优传统产业的基础上，推进大数据、新材料、新能源等新兴产业发展壮大，改变“一煤独大”的格局。再如，福建龙岩永定区开展废弃矿山生态修复示范工程建设，在煤矸石清运后的土地上因地制宜种树或修复成耕地，推动矿山复绿、点绿成金。实践证明，只有全面、充分考虑各资源型地区的发展水平、条件和要素禀赋，注重盘活、用好现有资源，放大优势、转化劣势，扬长避短、破立结合，转型发展才能少走弯路、减少阵痛、蹄疾步稳。
在三一银行首席经济学家卢卡斯·科万达看来，使用欧元可能会让某些利益集团受益，而政界要人应考虑更广泛的社会和经济影响。邻国斯洛伐克就提供了警示：使用欧元后，该国评级下降，而欧元区以外区域的评级普遍有所提高。近年来，捷克货币克朗一直是欧洲表现第二好的货币，仅次于瑞士货币法郎。如果使用欧元，可能会导致更高的通货膨胀、更负担不起的抵押贷款，加大房价上行压力，进而导致民众生活水平明显下降。