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王洪军表示，保险科技的广泛应用在为传统农业提供有效风险减量管理和高质量损失补偿的同时，还通过“保险+科技”产品和服务创新为“数字农业”提供更加精准的风险管理服务。为智慧农业的设施建设、农业物联网系统和设施的自身风险及责任风险，以及农产品产量、质量、预期收益、产品溯源、融资增信方面提供全方位的支持和保障。
——如何走好新的长征路。我们现在常说“百年未有之大变局”，实际上就是在新的历史条件下，面临的一个又一个新情况、新问题、新挑战，对我们来说就是面临着各种艰难险阻。面对这些新情况、新问题、新挑战，即艰难险阻怎么办？黄如军认为，一个重要方面，就是要发扬伟大的长征精神，铭记前辈的光辉历史和光荣传统，继承他们用以战胜敌人的坚强的、坚定的理想信念，我们就一定能够冲过各种激流险滩、战胜各种艰难险阻。
对于扬科维奇来说，国足的每一场比赛他都面临一道选择题。在首发阵容的设置上，是以稳为主后发制人，还是派上技术型球员提升技术含量？过去的两场世预赛和亚洲杯首战，无论对手强弱，扬科维奇都选择了前者，在技术型球员体能不足以支撑全场的情况下，将决胜时刻留在下半场的最后时刻。这让塞尔维亚人赌赢了最关键的中泰之战，却与中塔之战的胜利擦肩而过。
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。