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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。

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“在气候变化过程中,各级农业专家通过技术引导、水肥调整等措施减少了异常天气对粮食生产的危害,保障了粮食作物的正常生长。”耿洪伟认为,今后需要重视气候对粮食作物的重要影响,增强针对不同气候条件下不同地块粮食作物的综合技术支持能力。目前,科技赋能新疆粮食增产效果正在显现。今后多举措巩固提升增粮成果过程中,需要重视现代产业体系队伍结构的优化和能力建设,重视重大品种选育团队和平台构建,保障重大项目攻关的持续性,加快生物育种等新技术的应用。

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  • “继续成为全球发展的引擎”,这是第七十八届联大主席弗朗西斯对全球发展倡议的寄语。两年多来,全球发展倡议取得重要进展。70多国加入“全球发展倡议之友小组”。全球发展高层对话会32项成果全面落实,全球发展促进中心网络等合作机制平台已经搭建,各领域倡议行动稳步推进,200多个合作项目开花结果,40亿美元的全球发展和南南合作基金投入运作,多元参与的资金平台初具规模。

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