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对宋川来说,东北的一切都新鲜得令人“狂喜”。在依布尔哈通河而建的延吉水上市场,他第一次踩在结冰的河面上,打“出溜滑”、躺进雪地、和几个朋友手拉手在冰上转圈……“我的齐齐哈尔同学说,最大的乐趣不是玩雪,而是看3个南方人玩雪。”在哈尔滨冰雪大世界,宋川从来没见过那么大块的冰,被巨大的冰雕祈年殿等雕塑震撼,也和冻在冰里的鱼、草和硬币合影。关于冰雪的一切,都在深深吸引着他。
按照汽车市场发展的一般规律,当汽车保有量达到一定规模后,二手车市场交易往往会放量增长。商务部公布的数据显示,2023年上半年,全国二手车交易量增长15.6%。作为汽车全生命周期承上启下的重要一环,释放二手车流通更大活力,有利于更好盘活汽车存量,拉动新车消费增量。
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。
在中国工程院院士王坚看来,以“数据要素×”实现科技创新效能倍增,与当今时代“数据驱动型创新”特点高度契合。王坚把20世纪形成的传统创新模式称为“电气化驱动创新”。正是在电气化的强有力推动下,与激光、互联网、计算机等有关的科技发明不断涌现,塑造了人们的生产生活方式和社会面貌,可以说20世纪是电气化驱动科技创新的世纪。进入21世纪,以美国数据科学专家、图灵奖得主詹姆斯·格雷为代表的科学家提出“数据密集型科学发现”,凸显数据对科技创新的重大价值。