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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。
暨南大学校长宋献中在结业典礼上介绍，学员们在一年半的学习中，除了深入了解和掌握粤港澳会计领域的专业前沿知识，还积极推进学术与实践有机结合。他勉励结业学员们将所学应用于实践，源源不断地为粤港澳三地的经济发展贡献智慧。在结业典礼现场，与会嘉宾为全体学员颁发了结业证书，并表彰优秀学员，展示了优秀课题成果。
北京师范大学考试与评价中心主任刘嘉曾在接受中青报·中青网记者采访时提到，一方面保留少数艺术院校的校考，为顶尖的艺术精英人才脱颖而出畅通渠道，体现精细化；另一方面开展“规范、高效”的省级统考，让更多高校能够选拔到专业基础好、文化底子厚、发展空间大的优秀学生，“这恰恰是大规模统一选拔性考试可以做到的，也是擅长的”。
纵观《行动计划》所列的“数据要素×”12个重点领域，基本覆盖了一、二、三产业的各行业及重点细分领域，涉及千行百业。比如，在工业制造领域，《行动计划》要求，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。比如，在现代农业领域，《行动计划》提出，支持相关方面融合利用遥感、气象、土壤、农事作业、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场等数据，加快打造以数据和模型为支撑的农业生产数智化场景，实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式。