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　　　　一个近来令许多从业者忧虑的现状是，AI大模型训练或将面临“数据撞墙”的瓶颈，大模型的进化速度未尽如人意，或是源于“现有大模型开发已经耗尽了网站、书籍和其他用于预训练的公开文本”。甚至有行业研究预计，如果大语言模型保持现在的发展势头，预计在2028年左右，已有的数据储量将被全部利用完。

在AI制药方面，报告分析认为，AI能够加速新药研发，效率能提升三倍。AI技术通过深度学习、机器学习、自然语言处理等手段，已经在药物靶点发现、药物筛选、临床试验等多个环节中展现了潜力，加速了新药研发进程、降低了研发成本，技术的突破使得“AI+制药”成为医药行业极具想象力的赛道。

　　　　李天威介绍，一是聚焦公众健康，重点关注对健康影响最大的PM2.5和PM10。二是统筹发展与保护，对标“美丽中国”建设要求，综合考虑我国的发展阶段、空间布局、产业结构、资源禀赋和环境容量等因素，合理设定标准限值。既不盲目跟风国际最严水平，也不一味追求改善速度，更不会搞大气污染治理“休克疗法”。坚持稳中求进、蹄疾步稳，让地方跳一跳够得着，达标所需的资金、技术、方法手段循序渐进能跟上，充分发挥标准的引领作用，更好服务高质量发展。三是构建科学全面的评价标准体系，不仅修订主要污染物的排放限值，还要同步修订配套的监测、评价等技术规范，整体提升大气环境质量管理水平。