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赵良善表示，鉴于特殊情况两个老人带着孙子在外旅游，如在外地治疗，老人将无人照料，极不方便，所以老人为了回家治疗方便，无奈之下书写了自费路费的承诺，此承诺属于乘人之危的情形下完成的，依据民法典第一百五十一条规定，一方利用对方处于危困状态、缺乏判断能力等情形，致使民事法律行为成立时显失公平的，受损害方有权请求人民法院或者仲裁机构予以撤销。本事件中，老人可请求法院撤销此自费路费的承诺。换句话说，老人书写的自费路费的承诺可以不算数。因此，保险公司应当秉持诚意，与老人友好协商，妥善理赔老人看病路费。
“而当下中国供应链公司可能不如德国公司严谨，但舍得在技术和生产等多个方面投资，更重要的是，中国公司效率更高。传统汽车行业周期都很长，投资之后要大量的生产制造，收回投资和获得回报，这个周期中国可能需要2~3年，欧洲可能需要要6~7年。”张祖秋表示，海外企业迭代一次，中国企业可能已经迭代2次甚至更多，这是海外供应商最大的挑战。
数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。
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。