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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。
行进壮阔征程，成就千秋伟业，需要掌舵定向，需要底气支撑。回望不平凡的2023年，顶住外部压力、克服内部困难，中国经济回升向好，仍然是全球增长最大引擎。实践再次证明：“两个确立”对于我们应对各种风险挑战、推进中国式现代化建设具有决定性意义，以习近平同志为核心的党中央坚强有力领导是我们战胜一切困难和风险的根本保证。
如何解决执行案件长期高位运行的问题？必须加强联动共治，深化执源治理。要积极争取党委领导，以“头拱地”的决心和钉钉子精神推进落实党中央关于执行工作的系列重要部署，积极与有关部门共商源头解决执行难的治本之策，做深做实执行难综合治理。要畅通完善法院内部“执源治理”机制。依法加大财产保全适用力度，“以保促调”“以保促执”，从源头上减少执行案件。以“立审执一体化”促进生效裁判自动履行，探索建立“执行建议”制度提升裁判文书的确定性和可执行性，努力在审判环节把问题解决。要正确区分“执行难”与“执行不能”，保持攻克“执行难”力度不松，通过“终本清仓”“执破融合”等方式依法解决确实存在的“执行不能”案件，促进市场有序出清、盘活资源。
一句“非导航规划”不能为平台脱责，平台应该承担主体责任，智能交通行业专家乔川龙博士认为，交通法规是具有强制性的，平台在规划骑手取送餐路线时，不应该规划逆行路线或者禁行路线。他建议，交通管理部门除了加大对骑手交通违法行为的整治力度之外，还应该对平台加以规范，勒令平台给予骑手正确的路线指引和相匹配的取送餐时间。必要时，交警部门可以约谈外卖平台，令其纠正。