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店主李慧娟告诉记者，她家店从冬月就开始灌制香肠，采用的都是新鲜的夹心肉，三分肥肉、七分瘦肉，肥瘦适宜，口感较好。这几天，由于气温下降，天气晴好，灌制香肠的需求也有所增加，平均每天能灌二三十斤肉。“最适合吃的是风干十几天，要想干一点就再晒几天，像这样稍微捏起来还有一点软的时候是正好吃的时候，吃起来一点都不柴。”李惠娟介绍道。
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。
社区养老服务供给规模和质量不断提升。民政部组织实施居家社区基本养老服务提升行动，推动各地着力加强社区居家养老服务网络建设，在县（市、区）、乡镇（街道）层面发展具备全日托养、日间照料、上门服务、区域协调指导等综合功能的区域养老服务中心。截至2023年12月底，通过年度提升行动项目，居家和社区基本养老服务累计建成家庭养老床位23.5万张、为41.8万老年人提供居家养老上门服务，累计完成困难老年人家庭适老化改造148.28万户。
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。