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王计兵的生活里，经济窘迫是贯穿的主题。19岁，家里没钱建房，他和二哥到沈阳做木工。20岁，他回到家乡，在沂河里捞沙子。结了婚，仍受穷，他与妻子去新疆打零工，又独身去山东开了七年翻斗车。2002年春天，他和妻子来到昆山时，全身上下只有五百元钱。最困难的时候，一家人住在废弃河床上搭出的木板房里。摆地摊、拾废品，夫妻两人攒了些本钱，在2005年开起一间日杂店，勉力维生。再后来，女儿借读高中，儿子赶上昆山市的积分入学政策，只能入读昂贵的民办初中，每年要共计近十万学费；2014年，他与妻子在昆山买下第一套房，房贷成了另一座大山；实体小卖部的经营越来越差，月利润只有两千元左右。
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。
2023年中央经济工作会议提出，“要增强宏观政策取向一致性。加强财政、货币、就业、产业、区域、科技、环保等政策协调配合，把非经济性政策纳入宏观政策取向一致性评估，强化政策统筹，确保同向发力、形成合力。加强经济宣传和舆论引导，唱响中国经济光明论”。这表明，2024年需要以更加协调的政策组合谋发展，统筹考虑不同政策的调节特点与调节功能，使它们在最佳配合方案下实现宏观经济目标，通过“增强宏观政策取向一致性”，维持经济总量平衡、促进经济结构优化、引导经济健康发展、推动社会全面进步。这一要求体现出鲜明的问题导向和系统思维，具有明确的现实针对性和战略指导性。深刻理解和把握这一要求，应从增强宏观政策目标的一致性、加强政策措施的协同性、强化预期管理的重要性三个层次入手。
此类“学历造假”零食多在电商平台售卖，且售卖品类五花八门，消费者难以辨别真伪。有观点认为，零食“学历造假”不仅违背了市场经营的原则，损害了相关科研院校的公信力，侵犯了消费者的知情权和选择权，也在无形中消减了消费者对那些真正由科研院所研发产品的信赖和认可。舆论呼吁，消费者在买到假冒科研院校出品的商品时，要保存好相关证据，以合法途径维护自身权益；电商平台要肩负起“把关人”的责任，对冒用科研院校名义宣传的违规商家及时采取惩罚措施。