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澎湃新闻（www.thepaper.cn）注意到，教育部、国家体育总局2021年9月曾发布了《关于进一步完善和规范高校高水平运动队考试招生工作的指导意见》。意见提出，有关高校要紧紧围绕高水平运动队工作定位，在奥运会、世界大学生运动会项目（包括足球、篮球、排球项目等）范围内，按照教育部评估确定的项目，结合学校实际，根据本校运动队建设规划，确定运动队招生项目和招生计划。
数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。
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。
对此，课题组建议，未来在城市建设中要进一步加强前瞻规划和交通站点布局研究，适当提高青年居住密集地区地铁密度。在公交方面，增加公共交通系统面向青年社区的覆盖范围，投放更多共享单车。规划新社区建设，特别是保障性租赁住房建设时，应考虑投放更多停车位，并同步建设沿街商铺，留足早餐点、洗衣房、24小时便利店、咖啡厅等空间以作为商业配套。