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回忆起五年前的改造，施木林说，那些设计师的想法很好，参照了很多国外市场的经验，只是有的也不太切合实际，太超前。很多让人眼前一亮的设计后来陆续又改了回来。比如有的台子设计得过高，不适合我国消费者身高；给猪肉摊设计的全封闭玻璃罩也拆了，因为消费者习惯看得见摸得着的肉；还有的水产装置造型很美但费电；而为了营造像小酒吧一样的浪漫情调，水果店的灯光起初设计得过暗，后面都加装了射灯，为让水果看起来更鲜艳可口。
对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。
银泰证券策略分析师陈建华在接受证券时报记者采访时指出，去年11月末以来高股息板块表现明显强于市场整体，背后有特定的宏观背景因素。一方面从实体经济表现情况看，恢复过程并非一帆风顺，市场风险偏好承压，资金配置偏向防守；另一方面从资金面情况看，外围美联储释放明确的加息结束信号，叠加国内银行推动新一轮存款“降息”，资金利率的回落使得高股息资产配置价值增强。在此背景下，近段时间市场对高股息板块关注度明显升温。
值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。