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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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要缩小地区发展差距,实现平衡发展。以往,加工贸易集中在我国沿海地区。面对沿海地区劳动力成本、房地产成本、环境成本等更快上升的压力,加工贸易谋求区位转移,推动向中西部、边境地区和东北地区等成本相对较低的区域梯度转移,强化重点承接地、加工贸易承接转移示范地、国家加工贸易产业园等载体建设,以加工贸易发展带动相关地区对外开放和经济发展,有助于促进落后地区工业化进程,缩小地区发展差距。

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    快递“下乡”“进村”不断激发乡村振兴的无限潜能。“借助全国农特产品包裹地图,我们将打造更多快递服务现代农业的优质项目,让更多农特产品通过快递网络,实现‘昨天在树上,今天在路上,明天在消费者手上’的目标。”国家邮政局有关负责人表示,下一步将在网点布局、网络构建和产业融合上持续发力,借助数智协同,为广大农民提供更加安全、便捷、高效的快递服务,推进农特产品与市场有效对接,更好服务乡村振兴。

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