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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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2023年中央经济工作会议提出,“要增强宏观政策取向一致性。加强财政、货币、就业、产业、区域、科技、环保等政策协调配合,把非经济性政策纳入宏观政策取向一致性评估,强化政策统筹,确保同向发力、形成合力。加强经济宣传和舆论引导,唱响中国经济光明论”。这表明,2024年需要以更加协调的政策组合谋发展,统筹考虑不同政策的调节特点与调节功能,使它们在最佳配合方案下实现宏观经济目标,通过“增强宏观政策取向一致性”,维持经济总量平衡、促进经济结构优化、引导经济健康发展、推动社会全面进步。这一要求体现出鲜明的问题导向和系统思维,具有明确的现实针对性和战略指导性。深刻理解和把握这一要求,应从增强宏观政策目标的一致性、加强政策措施的协同性、强化预期管理的重要性三个层次入手。

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    王春英提到,货物贸易继续发挥稳定跨境资金流动的基本盘作用,2023年12月货物贸易项下跨境资金净流入规模同比、环比分别增长12%和37%。同时,外资投资中国市场和配置人民币资产意愿稳步提升,近几个月外资持续净增持境内债券,2023年11月净增持规模为历史次高值,12月进一步净增持245亿美元,继续处于近两年高位。

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