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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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“即时零售未来发展仍有很大潜力。”商务部研究院电子商务研究所副研究员洪勇认为,发展即时零售有助于加快传统零售业数字化转型,推动县域经济发展,促进消费提质扩容,增加就业渠道,加快数实融合。未来,应聚焦不断升级的消费需求,加快智慧物流新技术的应用,推动即时零售更好满足消费者需求。

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    四是强化要素保障,优化发展环境。围绕康复辅助器具、智慧健康养老等重点领域,谋划一批前瞻性、战略性科技攻关项目。保障养老服务设施和银发经济产业用地需求,支持利用存量场所改建养老服务设施。鼓励各类金融机构加大对养老服务设施、银发经济产业项目建设的支持力度。推进人才队伍建设,健全数据要素支撑,依法严厉打击涉老诈骗行为。

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