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二是防范化解风险。中央经济工作会议提出了几个方面的风险。房地产风险方面我们已经采取了一系列举措，这次又强调一视同仁满足不同所有制房地产企业的合理融资需求，这一点在解决供给端资金链问题上非常关键。房地产对居民财富、消费、市场预期都有重要影响，是当前影响经济运行的“牛鼻子”。化解房地产风险，促进房地产市场平稳健康发展，对改善整体经济运行尤为重要。保障性住房建设、“平急两用”基础设施建设、城中村改造三大工程，对带动房地产相关投资，缓解房地产压力有重要作用。地方政府债务风险方面已经在部分地区试点债务置换等化债措施，同时也要促进地方通过盘活资产等举措化解债务。下一步要推动融资平台市场化转型，形成防范化解地方政府债务的长效机制。从根本上，在制度层面解决问题，还需要推进新一轮财税体制改革。地方政府债务处置也要把握好与经济稳定的关系，做到边化债边发展，统筹风险化解和稳定发展的关系。
中新网1月15日电 1月15日，中消协发布2023年四季度消费维权舆情热点，其中，消费者不满直播电商“低俗”“虚假比价”等问题，“摇一摇”跳转广告泛滥令消费者不堪其扰，变种“生鲜灯”存在“屡禁不绝”隐忧，短视频平台微短剧诱导付费，大学生“整顿”不合理餐具收费，网红零食“学历造假”导致消费者“踩雷”等有关案例涉及的消费维权问题较为突出。(中新财经)
对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。
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。