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纵观《行动计划》所列的“数据要素×”12个重点领域，基本覆盖了一、二、三产业的各行业及重点细分领域，涉及千行百业。比如，在工业制造领域，《行动计划》要求，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。比如，在现代农业领域，《行动计划》提出，支持相关方面融合利用遥感、气象、土壤、农事作业、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场等数据，加快打造以数据和模型为支撑的农业生产数智化场景，实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式。
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。
中央网信办网络传播局有关同志表示，更加胸怀国之大者，把牢政治方向，精心做好习近平总书记关于党史重要讲话精神网上宣传，一体推进“四史”网上宣传，紧扣红军长征出发90周年重要时点，综合运用新媒体手段，贯通历史和现实，讲好长征故事和走好新时代长征路的故事，大力弘扬伟大长征精神，讴歌时代楷模，引导广大网民特别是青少年网民，赓续红色血脉，踔厉奋发走好新时代的长征路，为中国式现代化建设贡献力量。
以上典型问题暴露出一些地方仍然存在不顾客观实际蛮干硬干、片面追求短期效益牺牲长远发展，考核任务过多过重等问题，既背离新发展理念，也加重了基层负担。各地区各部门要引以为戒、对照检视，从讲政治的高度深刻认识形式主义、官僚主义的危害，进一步牢固树立和践行正确政绩观，举一反三纠治项目建设、耕地保护、基层治理等领域的形式主义、官僚主义问题，扎扎实实推进减负工作，切实增强基层干部获得感。