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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。
刘根生建议，南沙除了针对高端人才的引才政策外，也要多一些普惠式吸引人才政策，如面向新市民和青年群体，加大公租房、保障性租赁住房供应，“这对新就业人群和服务业人口的集聚意义重大。”他建议，南沙可以借鉴杭州“青荷驿站”公寓模式，对来南沙就业及创新创业的外地青年，提供短期免费住宿和就业创业联系服务，让人才对城市留下温馨良好的印象。
为确保实现任务目标，《行动方案》提出加强节水教育、强化节水管理、严格考核评估三方面重点工作。一是以宣传教育为重点，将节水融入德育教育内容，广泛开展高校节水实践和公益宣传等活动，强化节水科技创新，推动产学研用相结合。二是以节水管理为抓手，严格计划用水和定额约束，精打细算用好水资源、从严从细管好水资源，建立健全节水管理制度和目标责任制，对漏损严重的老旧管网及设备实施改造，加大智慧用水监管平台建设应用。三是以考核评估为驱动，建立教育、水利、机关事务管理等部门会商机制，构建评价体系、完善奖惩制度，压实高校党政主要负责同志节水主责，统筹落实学校各部门节水责任。
展望2024年，陈建华认为，高股息板块仍存配置机会，但板块内个股或出现分化。就机会的角度而言，随着监管机构持续推动长线资金入市，资金对高股息板块的配置需求预计将明显增强，同时伴随国内经济逐步告别高速发展，成熟行业竞争格局进一步优化，资本开支下降使其增加现金分红的能力增强，这样将增强此类个股的配置价值；而从分化的角度看，随着板块的上涨，部分业绩增速偏低或增长缺乏持续性的个股将面临股息率下降的局面，这将逐步降低其配置价值，后期兼具业绩增速及持续的高分红板块个股将有望受到资金持续关注。