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中新网1月15日电 据生态环境部官网微信消息，为深入贯彻党中央、国务院关于开展减污降碳协同增效工作的决策部署和全国生态环境保护大会精神，生态环境部会同相关部门积极推动《减污降碳协同增效实施方案》重点任务落实，加快形成协同推进工作格局，进一步推进减污降碳协同治理，工作成效日益显现。当前，生态环境部正稳步推开城市和产业园区减污降碳协同创新试点工作，综合各省(自治区、直辖市)生态环境部门推荐、专家评审意见等因素，筛选形成了第一批城市和产业园区试点名单，持续推动减污降碳协同创新试点工作扎实开展。
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。
衣食住行样样离不开服务性消费。随着我国居民收入水平提高、人口结构变化以及社会需求的转换，消费正在从实物型向服务性消费转型，以舒适型、发展型、享受型消费为代表的服务消费在居民消费中所占比重越来越高。数据显示，2023年上半年，人均服务消费达到5675元，占比达到44.5%，较2022年提高了1.2个百分点。
《行动计划》提出一个引人瞩目的表述——“数据要素×”，大力部署实施“数据要素×”行动并列出重点推进的12个领域，要求充分利用中国海量数据资源、丰富应用场景等优势，以数据流引领技术流、人才流、物资流等，实现知识扩散、价值倍增，催生新产业、新模式，为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑。《行动计划》明确提出到2026年底数据要素应用总体目标，其中包括打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%。