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“我认为以数据库为代表的系统结构能力还是很重要的。从学生成长的角度看，能有一个很强的系统能力，他将来的职业发展会非常好。”作为此次大赛的优秀指导教师之一，中国人民大学信息学院计算机科学与技术系主任、博士生导师柴云鹏教授非常看好数据库行业的发展，“近几年，随着国家的重视以及技术的高速发展，未来基于AI技术或者大模型还可以做自动运维、故障根因分析等尝试。这些对大数据的产业来说，都是很强的增量。”
2024年1月8日，北京市第十六届人民代表大会常务委员会第八次会议通过决定：根据北京市机构改革方案的要求，依照《中华人民共和国地方各级人民代表大会和地方各级人民政府组织法》第五十九条第一款的规定，北京市第十六届人民代表大会常务委员会第八次会议决定：北京市人民代表大会常务委员会法制办公室更名为北京市人民代表大会常务委员会法制工作委员会，北京市人民代表大会常务委员会代表联络室更名为北京市人民代表大会常务委员会代表工作委员会。
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。
作为“数字中国”的一部分，推进教育数字化转型是贯彻落实科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略的重要先手棋。对所有高职职业学校来说，数字化转型都是新鲜事物，都在“摸着石头过河”，再加上数字化转型本身是一个极其复杂的系统工程，多数高职学校在数字化转型的过程中难免会遇到各种问题，甚至犯一些错误，有些错误的代价会比较大。因此，高职学校要在转型之际尽可能避免一些误区。