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《通知》要求，各地医保部门要指导医疗机构充分考虑正常交货周期和季节性、流行性疾病导致临床需求变化的因素。流行性疾病发生时，确实出现集采品种短时间需求激增的，各地要督促中选企业优先供应主供地区，要指导医疗机构合理下单、不过度囤积，统筹做好医疗机构间调剂使用，加大疗效类似药品的供应。督促配送企业履行配送责任，不囤积居奇、不违规倒货窜货，确保短时间需求激增的品种正常配送。
2022年2月1日，《学生用品的安全通用要求(GB 21027—2020)》(简称“新国标”)正式实施。“新国标”针对14周岁及以下学生使用的学习用品技术指标作出限定。据此，各地市场监管部门通过监督检查和专项整治，加大了对学生文具的监管力度，并对一些问题产品实施召回。比如，2023年4月，上海市市场监督管理局发布信息，召回某文具知名品牌422万余件产品，涉及橡皮擦、剪刀、图画本、笔袋等品类。部分产品召回的原因即是邻苯二甲酸酯、游离甲醛等有害物质含量超出“新国标”限值。
以车险为例，2023年1月，原中国银保监会发布《关于进一步扩大商业车险自主定价系数浮动范围等有关事项的通知》，将商业车险自主定价系数浮动范围扩大到0.5至1.5，进一步扩大财产保险公司的定价自主权。9月，国家金融监管总局发布《关于加强车险费用管理的通知》，首先推动了财产险公司在车险领域的“报行合一”，剑指车险手续费竞争。业内人士认为，“报行合一”的全面推行，将推动保险业算账经营、强化内部管理，降低费差损风险。
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。