卡夫卡讀過《聊齋》……你所不知道的「流變與轉化中的古典」
2026-02-23 04:12 3,239次浏览北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代，Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元，如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹，截至今年6月底，中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會，國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏，國家數據局副局長沈竹林，國家數據局副局長陳榮輝，國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會，介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示，2024年初，中國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30萬億，1年半時間增長了300多倍，這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出，人工智慧快速發展，與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家，多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡，高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來，中國大力推動高質量數據供給，出臺高質量數據集建設相關文件，多部門聯合推動相關工作。同時，持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底，中國已建設高質量數據集超過3.5萬個，總體量超400PB。據悉，1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片，400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹，截至今年6月底，中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣，數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例，高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說，中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%，有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
8月5日電 據中國人民銀行官方微信消息，為深入貫徹黨的二十屆三中全會精神，落實全國新型工業化推進大會部署，加快金融強國和製造強國建設，近日，中國人民銀行、工業和信息化部、國家發展改革委、財政部、金融監管總局、中國證監會、國家外匯局聯合印發《關於金融支持新型工業化的指導意見》(以下簡稱《意見》)。 《意見》聚焦新型工業化重大戰略任務，以需求牽引深化金融供給側結構性改革，強化產業政策和金融政策協同，為推進新型工業化、加快發展新質生產力提供高質量金融服務，堅持分類施策、有扶有控，推動產業加快邁向中高端，防止「內卷式」競爭。到2027年，支持製造業高端化智能化綠色化發展的金融體系基本成熟，服務適配性有效增強。 《意見》對照新型工業化重點領域，提出針對性支持舉措。優化金融政策工具支持關鍵技術產品和攻關，多渠道為科技成果轉化引入耐心資本，強化產業鏈重點企業綜合金融服務，提升產業科技創新能力和產業鏈供應鏈韌性。發展科技金融、綠色金融、數字金融等五篇大文章，深化基於「數據信用」和「物的信用」的產業鏈金融服務模式，支持傳統產業轉型升級和培育壯大新興產業。健全中西部承接產業轉移有關授信管理機制和金融產品服務，推動金融資源向產業集群聚集和專業化發展，推進貿易結算、資金管理、投融資等一系列跨境金融服務便利化舉措，支持產業合理布局和拓展發展空間，促進做強國內大循環。 《意見》加強金融服務能力和長效機制建設，促進保持製造業合理比重投入。健全金融機構服務製造業的內部機制安排，單列製造業信貸計劃，針對細分行業和企業成長階段特點制定差異化授信政策。雙向培養科技產業金融複合型人才隊伍，鼓勵金融機構打造複合型的金融管理和服務團隊。建立完善跨部門協同推進、政策激勵約束、地方政策配套、風險協同防控等4方面機制，發揮結構性貨幣政策和宏觀信貸政策引導作用，增強金融支持新型工業化的強度精度效度。 下一步，中國人民銀行、工業和信息化部將會同有關部門全力推動《意見》各項舉措落實落地，深化產融合作，完善金融支持新型工業化體系，為加快推進新型工業化提供更有力的金融支撐。
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