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近两年，房地产行业经历了远超预期的深度调整，传统住宅开发业务的艰难形势已是有目共睹。销售层面，消费信心前所未有的低迷，过去两年商品房市场出现了有统计数据以来最大幅度的下跌，2022年百强房企销售额同比下降42%，2023年不仅未能企稳，还进一步下降近20%，其中销售同比下降的企业数量占比近七成。
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。
中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉是《行动计划》的起草人之一。他近日撰文对“互联网+”和“数据要素×”之间的关系进行了阐释，指出互联网和数据是数字技术的统一体，前者是“露出水面的冰山”而后者是“深藏在水下的主体”，实施多年的“互联网+”行动为采取“数据要素×”行动奠定了坚实基础，“数据要素×”是“互联网+”的升级和升华，二者本质上都是数字技术与经济社会的深度融合、双向赋能。
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。