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重庆银行则根据资金使用周期长短提出年终奖理财建议,对于随用随取的生活开销,出于对资金的安全性和流动性要求,这部分资金建议配置支持“快速取现”功能的现金管理类理财产品。对于房贷、房租、车贷、子女学费等重要大额支出,具体配置则需参考个人的风险承受能力。风险承受能力很低,不愿承担亏损的投资者,可以考虑大额存单;风险承受能力偏低,但能接受小幅回撤的投资者,可以考虑期限在1个月到1年的固定收益类理财产品。而对于长期投资规划以实现复利增值,风险承受能力偏低、不愿意承担本金亏损的投资者,可以考虑配置期限较长的存款型产品,或者储蓄型保险,如增额终身寿险等;有一定风险承受能力的投资者,则可以将部分资金配置到固收+理财产品、股债混合型的基金等中长期资产中。

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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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