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　　　　试点县原则上应严格按照实施方案推进试点相关工作，确因土地征用、电力改造以及不可抗力等因素无法完全按照已备案的实施方案（含第一批试点县）实施的，可在不减少公共充换电设施总数量（标准桩）和实际总功率目标的前提下，申请对实施方案中的建设场景、建设地点等内容进行结构性调整，并由县级人民政府具体说明调整必要性和调整内容等，同实施方案任务调整申请表一并逐级报送至省级有关部门（相关材料电子版同步上传至清算平台）。省级有关部门应对调整方案出具明确意见，同试点县实施方案调整申请一并报三部门进行备案审查，审查通过后试点县参照实施。

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　　　　随着大模型（如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本）的规模不断扩大，对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代，参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求，导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外，随着隐私法规的日益严格，如欧盟发布《通用数据保护条例》，大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限，进一步加剧了数据供需不平衡的问题。