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增强宏观政策目标的一致性。宏观经济是一个复杂的有机整体，宏观经济变量之间关系具有复杂性，单一经济政策作用存在局限性，各项经济政策必须协调配合，才能有效实现宏观经济目标。然而，一方面，在具体实施过程中，宏观经济政策目标并非总能相互协调。另一方面，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控都要向内涵更为丰富的高质量发展聚焦，这对创新和完善宏观调控提出了新的要求。“增强宏观政策取向一致性”，就是强调在坚持锚定“高质量发展”这个总目标基础上，统筹协调总目标与子目标、主要目标与次要目标、预期性目标与约束性目标、规划目标与年度目标等各类目标之间的关系，确立各类政策目标对总目标的服务、服从关系，协同推进宏观政策目标的达成。
“抢收”的背后，是房地产市场供求关系的改变，市场进一步进入买方市场阶段。买方市场下购房者入市谨慎，对于政策的免疫力较强。不得不提的是，2023年市场情绪虽然跌入低迷区间，但在一系列需求端政策的松动之下，购房者购房门槛下降，月供成本下滑，居民杠杆买房的比重上升。诸葛数据研究中心数据显示，2023年1—11月，居民杠杆率为31.1%，较2022年上升0.8个百分点。居民按揭购房的意愿较2022年有所增强。
河南工业大学位于河南省郑州市，是一所以工学为主，涵盖工学、理学、经济学、管理学、文学、农学、医学、法学和艺术学等九大学科门类的多科性大学。学校始建于1956年，前身分别是中央粮食干部学校和郑州机器制造学校。中央粮食干部学校诞生于北京，是新中国成立的第一所粮食类院校，1960年迁至郑州，相继更名为郑州粮食学院、郑州工程学院，先后隶属于国家粮食部、商业部和国内贸易部；郑州机器制造学校，相继更名为郑州机械专科学校、郑州工业高等专科学校，先后隶属于第一机械工业部、机电部、机械部。1998年，两校转为河南省管理，2004年，报经国家教育部批准，两校合并组建河南工业大学。
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。