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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。
与此同时,国内首款森林航空消防应急移动塔台,负责指挥、调度救援飞行器飞行和航空情报资源共享。消防坦克利用液压推铲清除障碍物,打通救援通道,曼干粉消防车发射聚合型超细干粉,精准扑灭崖壁明火。四川省森林消防总队还用电磁远程灭火炮,将灭火药剂精准投送到火场,配合重型和干粉灭火无人机,实现地面和空中立体灭火能力新拓展。
点校本“二十四史”修订工程已经启动18个年头,为何进度相对较慢?张继海回应道,修订工程并不是简单地对原点校本做一些规范体例、修改编校错误的工作,实际上很多史书,在底本、校本选择,他校文献的补充、已有成果的吸收、校勘尺度的调整等等方面,提升空间巨大,有多部史书修订实际上相当于重做。因此,点校本“二十四史”修订的难度,可以说并不亚于最初的点校工作。
具体而言,课题组建议政府部门优化政策激励,引导更多社会资本和企业投入青年刚需住房市场,优化商品住房配建政策,在土地出让时通过“限地价、竞配建比例”的方式保障公共租赁住房供应;同时,给予政策优惠鼓励改造存量住房,全面梳理现有空置存量住房或类住房,根据评估结果采取“原拆原建”“只修不拆”“不修不拆”的方式使它们纳入保租房范畴。