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面对学习者的个性化需求，高职学校要坚持“需求牵引、应用为王”的原则，对学习者进行分层、分群、分类，为不同的学习者、在不同时间，提供全过程、智能化、个性化服务。这对于高职学校来说至关重要，虽无法为每一个学习者提供一对一的服务，但通过数据分析为学习者画像，可以精准了解学习者的需求，快速为学习者提供相匹配的服务。这便是高职学校以学习者为中心提供教育教学服务的必要性，也是驱动职业教育数字化转型的关键。
对于这些普查到的种质资源，北京将如何保护与利用？记者从北京市种子管理站了解到，目前，北京征集到的种质资源繁殖材料，均已移交至国家种质资源库(圃)妥善保存。结合京郊特色农业发展需求，种子站还对征集到的210份资源进行扩繁，并鉴定评价基本生物学特性，进一步挖掘本土资源潜在育种价值，以及其在京郊乡村文旅产业中的发展潜力。
毛宁：我们赞赏俄方表态。事实上，除俄罗斯外，目前已有很多国家和国际组织，包括印度尼西亚、越南、柬埔寨、老挝、孟加拉国、菲律宾、斯里兰卡、尼泊尔、南非、埃及、埃塞俄比亚、津巴布韦、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、白俄罗斯、塞尔维亚、匈牙利、巴布亚新几内亚、古巴、委内瑞拉、上合组织、阿拉伯国家联盟等等，以发表声明、新闻公报、答记者问等方式公开重申恪守一个中国原则，坚定支持中方维护国家主权和领土完整，反对任何形式的“台独”，支持中国统一大业。这是国际社会的正义之声、和平之声，体现了国际社会坚定捍卫联合国宪章和国际关系基本准则的广泛共识，代表了时代潮流和历史大势。我们感谢这些国家对中国正义立场的理解和支持。
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。