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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。
“得了甲型流感后产生的免疫反应，对乙型流感不能提供有效的免疫保护，也就是说，即使本次流行季得过甲型流感，也还有可能再次感染乙型流感。”王大燕谈到，甲型和乙型流感病毒是通过病毒的基因和蛋白序列特征加以区分的，它们造成的季节性流感在临床症状上难以区别。区分和鉴定要通过病原学的分型检测，如核酸检测和抗原检测。
增强宏观政策目标的一致性。宏观经济是一个复杂的有机整体，宏观经济变量之间关系具有复杂性，单一经济政策作用存在局限性，各项经济政策必须协调配合，才能有效实现宏观经济目标。然而，一方面，在具体实施过程中，宏观经济政策目标并非总能相互协调。另一方面，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控都要向内涵更为丰富的高质量发展聚焦，这对创新和完善宏观调控提出了新的要求。“增强宏观政策取向一致性”，就是强调在坚持锚定“高质量发展”这个总目标基础上，统筹协调总目标与子目标、主要目标与次要目标、预期性目标与约束性目标、规划目标与年度目标等各类目标之间的关系，确立各类政策目标对总目标的服务、服从关系，协同推进宏观政策目标的达成。
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