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“如何构建长期资金、资本市场与实体经济共同发展的良性机制，需要进一步深化改革，统筹做好顶层制度设计。”证监会机构司副司长林晓征表示，目前证监会正研究制定《资本市场投资端改革行动方案》，以加大中长期资金引入力度为重点，以优化资本市场投资生态为基础，以建设一流投资机构为抓手，全面推进资本市场投资端改革，着力提高投资者长期回报，促进资本市场与实体经济、居民财富的良性循环。
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。
中央文化和旅游管理干部学院副研究员苗宾在接受第一财经记者采访时表示，年轻游客重视旅游的文化性、知识性、教育性功能已逐渐成为共识。而博物馆具有独特的精神标识，随着博物馆自身软硬件实力和策展讲故事的能力不断提升，对当代人们有着天然的吸引力，既可以帮助年轻观众穿越时空与历史对话，又可以提供社会教育服务，能够做到让年轻群体有的看、有的玩、有的聊、有的买。在各地文旅部门竞相发力的新发展阶段，文化地标逐渐成为城市“网红”的关键，博物馆与旅游的融合是城市文化和历史文化的融合，博物馆已悄然成为城市核心吸引物和打卡地，年轻群体“因为一个馆，奔赴一座城”已逐步成为现实。
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。