6996找回
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。
了解过后，孙女士订购了一辆新能源车。这辆车通过了涵盖“三电系统”、车身骨架系统、车辆外观、车辆内饰、车机系统、车辆底盘等6大板块的300多项检测。“白纸黑字的检测报告让我们很放心。如果开一段时间不满意，还能把车退回来。”孙女士说。
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。
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。