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“我们公司也意识到了转型的重要性,也知道需要做到‘in China for China’,用更多本地化的研发和生产来响应中国的市场的变革,但这几年公司业绩一直承压,转型又需要不少的资金投入,这种剪刀差让公司很难受。”某欧洲知名Tier 1供应商的人力总监张杰克告诉记者,“过去几年很多年资短的同事已经被裁了,原因很简单,不是工作能力不行,而是裁他们公司负担成本更少;一些年资很长的管理层也被裁了,因为测算下来,裁员的赔偿要比养到退休更划算。”

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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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    如何解决执行案件长期高位运行的问题?必须加强联动共治,深化执源治理。要积极争取党委领导,以“头拱地”的决心和钉钉子精神推进落实党中央关于执行工作的系列重要部署,积极与有关部门共商源头解决执行难的治本之策,做深做实执行难综合治理。要畅通完善法院内部“执源治理”机制。依法加大财产保全适用力度,“以保促调”“以保促执”,从源头上减少执行案件。以“立审执一体化”促进生效裁判自动履行,探索建立“执行建议”制度提升裁判文书的确定性和可执行性,努力在审判环节把问题解决。要正确区分“执行难”与“执行不能”,保持攻克“执行难”力度不松,通过“终本清仓”“执破融合”等方式依法解决确实存在的“执行不能”案件,促进市场有序出清、盘活资源。

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