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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。

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彩神iv在线购彩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。