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立足“小切口”，能推动解决“大问题”。深南花园位于广东深圳南山区科技园片区，片区常住人口超3万，汇聚了2000多家企业、近10万名员工，去年受地铁施工影响，深南花园附近道路早晚高峰交通拥堵进一步加剧。南山区相关部门在调研后，找到了拥堵源头：早期道路规划设计存在缺陷，人员密集、慢行系统需求大，车辆乱停乱放、非机动车占用机动车道问题突出等。通过改造人行道、挖潜立交桥下空置地带、清理违停车辆、实施机非分流等，拥堵难题得到顺利解决。不仅如此，南山区还举一反三，将经验做法梳理成案例，应用到全区人流大、人车抢道拥堵的类似区域，以“点的突破”带动市民出行整体质效“面的提升”。从紧盯“一个点”到处理“整个面”，从疏通“单环节”到打通“全链条”，从解决“一件事”到办好“一类事”，打通堵点、破解难点、消除痛点，就能不断打开事业发展新局面。
在新疆，为满足奶牛养殖户的投保需求，阳光财险采用行业领先的“牛脸识别”技术，赋予每一头牛“身份证”，并在承保和理赔环节，通过“向日葵农险”APP进行线上化作业；在黑龙江，阳光财险通过应用卫星遥感等技术，快速准确对受灾区域进行查勘测量，确定受灾面积，为受灾农户及时恢复农业生产提供支持；在陕西，阳光财险通过“阳光天眼”将极端天气预警信息通知到当地农户等。
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。