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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。
二是，不断完善数字消费市场监管体系。推进监管技术数字化升级，加快“智慧监管信息化工程”建设，建立全方位、立体化的监管体系，切实提高数字消费市场监管的风险监测、预警和防控能力；以共建信息、共享资源、共同履职为原则，打造数字消费市场“一体化监管平台”，建立跨区域监管、综合执法联动机制，创建包含数字用户、消费技术、数据流动等跨层级、跨部门的协同监管模式，大力提升数字消费市场监管效率。
怎样解决执行工作受到各种因素制约影响的问题？做实交叉执行。通过指定、提级执行，将难以执行的案件交由其他法院执行，发挥“鲶鱼效应”作用，减少权力、关系、人情干扰，促进执行监督制度落到实处。要以双赢多赢共赢的理念，积极争取党委政府理解支持，形成协同联动的攻坚合力。对一般“执行难”案件，可建立法院之间指定交叉执行；对较难“执行难”积案，可以采取跨域异地执行，确保严格依法有力推进执行工作。要建立配套激励机制和责任追究机制，充分释放交叉执行效能。
为什么中链脂肪酸和长链脂肪酸有这么大的差别呢？从原理上看，中链脂肪酸和长链脂肪酸在代谢过程上有点儿像两条不同的上班路线。想象一下，长链脂肪酸是个规矩的上班族，它被小肠吸收后，得先乘坐淋巴系统的公交车才能到达血液循环的地铁站。而中链脂肪酸则像是个潇洒的自行车骑手，直接就能骑上自行车进入血液循环的高速公路，省去了等公交的麻烦，自然就快多了。