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“我们近期正在给智能驾驶相关的部门招人，但是由于近两年业务压力较大，公司原则上不同意在北京、上海等高人力成本的城市招人，这个部门只能设立在华北的一个三线城市，毗邻我们一家工厂。”张杰克告诉记者，虽然用人成本会下降很多，公司给出的薪酬在当地也很有竞争力，但是当地相关的人才供应较少，即便有候选人，条件也难以符合公司的要求。
正如这位发言人所说，目前业界正在采取一些措施，推动数据交换机制的建设。记者梳理发现，2023年7月，深圳数据交易所联合近50家单位成立开放算料联盟。该联盟将围绕高质量中文训练数据和多模态训练数据，协调数据要素、数据治理、训练数据、数据标注、合成数据等相关标准制定，协助数据交易所增加与大模型相关的新品类和新专区。
点校本“二十四史”修订工程已经启动18个年头，为何进度相对较慢？张继海回应道，修订工程并不是简单地对原点校本做一些规范体例、修改编校错误的工作，实际上很多史书，在底本、校本选择，他校文献的补充、已有成果的吸收、校勘尺度的调整等等方面，提升空间巨大，有多部史书修订实际上相当于重做。因此，点校本“二十四史”修订的难度，可以说并不亚于最初的点校工作。
值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。