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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。
如何在执行中既让当事人感受到“力度”，也能感受到“温度”？注重善意文明。“执行工作是做‘人’的工作。强制性依然是执行工作的重心，善意文明执行更考验能动司法的能力水平。”要选择对被执行人生产生活影响较小的财产，为被执行人及其扶养家属保留必需的生活费用。对涉企执行案件，严格落实中央有关产权保护的精神，严格区分企业法人财产和股东个人财产，严禁违法查封案外人财产，严禁对不得查封的财产采取执行措施，坚决杜绝超标的查封。能“活封”的尽量不“死封”，严格适用惩戒决定书或限制消费令的条件和程序，探索通过失信惩戒宽限期等赢得当事人对强制执行的支持。被执行人对被纳入失信名单申请纠正的，要严格依照规定及时审查并做出相应处理。细致甄别未能主动履行的具体原因，区分有财产却不履行的“失信”与确无财产可供执行的“失能”，对“失能”者不宜纳入失信名单实施强制执行，而要会同有关部门依法实行社会救助等维护胜诉当事人合法权益，兜牢民生底线。对涉民生执行案件特事特办、急事快办，对小标的额、涉特殊群体案件要把工作做细，善于深入一家一户、田间地头、面对面做当事人的工作，促进案结事了政通人和。
不过，火热的消费贷优惠活动引发了业内对银行风险控制及消费者过度负债的担忧。周毅钦表示，主要有三方面问题。一是价格竞争问题。过低的消费贷利率，对于商业银行的长期业绩会有负面影响。二是不当营销问题。有些商业银行和第三方贷款中介合作。中介宣传所谓的无抵押、低息贷款，其背后隐藏的风险或陷阱不少。三是过度消费问题。商业银行应对借款人的信用状况、还款能力进行全面评估，合理给予授信，避免过度消费而导致的还款风险。
一是，加强数据通信核心技术自主创新。算力、存力和运力是新一代数据通信技术产业的关键核心要素，我们要深入研究数字消费领域的“以运强算”课题，遴选一批具有数字技能培养优势的高校、企业和科研机构数字化人才培训基地，重点开展人工智能、大数据、云计算等领域的数字人才培养计划，以数字技术与消费领域融合应用为导向，加大数字消费领域的网络算力、存力和运力等核心技术攻关力度。