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而捷克前总统瓦茨拉夫·克劳斯及以其姓名命名的研究所则呼吁捷克政界放弃所有加速采用欧元的举措，称这一决定将影响捷克未来数十年的发展，建议对该话题进行全社会辩论，并以全民公投为基础作决定，以求达成更为广泛的共识。克劳斯表示，使用欧元目前并不现实，也没有必要。那些将欧元视为解决捷克经济问题的人“大错特错”，政府不应在公民不知情的情况下作出放弃本国货币克朗这一严肃的决定。他还批评帕维尔未经政府和议会事先讨论就提出使用欧元的话题。对此，帕维尔回应称：“我想知道，克劳斯总统当年签署了捷克加入欧盟的协议并承诺接受欧元，为什么如今却毫不妥协地反对使用欧元？”
此外，青年的多样化需求还体现在不同年龄阶段对住房有着不同需求。调研报告指出，青年在初入职场、稳定收入和成立家庭等不同阶段住房需求并不相同，但是目前的政策对青年在人生转阶段“过渡性”的换房需求缺乏设计和考虑，不够精细。报告建议，针对青年成长的不同阶段，制定“一张床、一间房、多间房、买套房”的阶梯式青年住房支持体系，以满足不同身份、不同年龄青年人的住房租房需求。
二是，不断完善数字消费市场监管体系。推进监管技术数字化升级，加快“智慧监管信息化工程”建设，建立全方位、立体化的监管体系，切实提高数字消费市场监管的风险监测、预警和防控能力；以共建信息、共享资源、共同履职为原则，打造数字消费市场“一体化监管平台”，建立跨区域监管、综合执法联动机制，创建包含数字用户、消费技术、数据流动等跨层级、跨部门的协同监管模式，大力提升数字消费市场监管效率。
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。