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河北监管局立足监管工作需要，创新监管方式，以民生领域中央转移支付资金预算管理为核心，依托信息化手段，不断完善预算审核、执行监控、效果评估全流程闭环监管模式，打造发现问题、跟踪整改、规范管理的全周期工作链条。认真开展民生领域相关资金预算指标梳理登统工作，同时结合部分民生资金预算审核工作，深入分析资金使用范围及测算标准，夯实监管基础。依托预算管理一体化系统等监控信息平台，对民生领域相关中央转移支付资金指标分解下达、管理使用等进行动态监控，发现资金使用疑点，并及时开展疑点核实和推动问题整改。选取重点地区重点项目开展现场监管，促进资金规范高效使用。按照工作部署，有针对性地开展民生领域相关资金的专项核查和政策调研评估，及时推动政策落实，提升转移支付资金绩效。向相关单位提出整改建议，督促相关单位立行立改。持续聚焦整改反馈，建立整改台账，逐一跟踪落实情况，确保问题逐项整改销号。
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首先，AI发展的速度并没有达到人们先前的预期。ChatGPT横空出世之后，人们对AI的发展速度曾表现出了高度的乐观。这是因为，它的成功，在很大程度上验证了“规模定律”（Scalinglaw）的作用。所谓“规模定律”，是深度学习领域的一项重要经验法则。根据这一定律，AI模型的性能将随着其参数量、训练数据量，以及算力投入的增加而出现显著的改进，并且这种性能的改进幅度往往要超过上述投入要素的增加幅度。根据OpenAI披露的技术报告，对ChatGPT进行支持的GPT-3模型在原理和基本构架上其实和先前的各版本GPT并没有什么不同。所不同的是，它的参数和训练数据量都比GPT-2有了上千倍的提升。事实证明，这样的大规模投入带来了很好的效果，GPT-3表现出的性能要远超之前所有版本的GPT模型。由于有ChatGPT的榜样在前，所以大批的AI企业都投入巨量的资源来将模型不断做大，试图以这种“力大飞砖”的模式来突破模型的性能极限。而大批投资者由于看到了ChatGPT的成功，所以也都愿意慷慨解囊，为AI企业提供足够的资金，市场的泡沫也就因此而产生了。
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