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加强政策措施的协同性。巩固和增强经济回升向好态势是一项系统工程,涉及经济社会发展的方方面面,在政策制定上需要寻求宏观经济多重目标的动态平衡,在政策实施上应建立健全政策主体的沟通协调和工作协同机制。总之,必须体现系统观、用好辩证法,发挥经济政策的协同效应,做到各类政策协调配合、相互支撑,同向发力、各有侧重。另外,随着经济社会发展,文化、教育、科技、人才、外交等非经济政策在经济领域发挥的影响力日益凸显,2023年中央经济工作会议提出“把非经济性政策纳入宏观政策取向一致性评估”,这就要求必须统筹考虑非经济政策的经济价值和经济政策的社会价值。

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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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    随着ChatGPT和Bard等程序、语音助手、Netflix等平台以及智能家电的出现,AI技术已日益普及。根据主办CES的消费者技术协会 (CTA) 发布的一份研究报告显示,27%的美国人认为AI技术已经对他们的日常生活产生了重大影响。这项研究还发现,尽管许多人认为AI技术代表着“创新、未来主义和智能”,但鲜有人将其与“信任和安全”联系起来。报告称,消费者一致认为AI监管是必要的。多家科技公司就这一问题,以及AI技术如何给不同行业带来革命性的变化在CES进行讨论。

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