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步骤5：密语直播經濟總量+軟硬聯通+規則銜接大灣區建設四年來取得長足進步1月8日內地與香港恢複首階段通關以來，通關客流迅速增長。對此，中國人民大學教授、廣東財經大學大灣區雙循環發展研究院院長陳甬軍認為，通關流動量反映出經濟活力的提升。通關客流相關數字增加得很快，兩個方麵原因，一方麵疫情基本上控製住了以後，粵港澳地區經濟、商務、社會的流動，相關需求煥發出來了。更重要的是粵港澳大灣區的經濟活力，開春進入了新的發展，所以人員的流通就反映了經濟活力的提升，而且現在自主通關效率很快，為粵港澳大灣區的發展帶來一個重要的基礎，這是非常重要的保障條件。對於《規劃綱要》發布以來，大灣區建設的各組數據以及呈現出來的發展態勢，陳甬軍說，首先是經濟總量的增加，整個（大灣區內地九市）加上港澳的有近14萬億人民幣的GDP，這樣就在全世界的灣區當中確立了粵港澳大灣區的一個地位。另外在這幾年的發展當中，“硬”和“軟”兩方麵都有長足進步。“硬”方麵是交通網絡，例如深中通道、各種城際鐵路，“一小時生活圈”的打造，大大方便了粵港澳地區人員流動和生產要素的流動。國家也把大灣區作為全國科學中心和人才高地之一。今後還要打造教育強區，所以教育強區、科技強區和人才強區這三者的結合，“三駕馬車”形成了粵港澳地區今後發展的強勁動力。同時，機製對接、規則銜接和人員在粵港澳地區各種標準的互通互認也取得了巨大進展。所以，這三方麵促進了大灣區在規劃綱要頒發4年來取得了長足進步，為今後的發展也奠定了很好的基礎。陳甬軍說，通關便利、職業標準、營商條件進一步融合是今後努力的方向。現在已經有七、八個方麵可以互認，但是在通關、職業標準、營商的一些條件方麵，還可以進一步進行深港的融合和統一，這方麵目前還存在一些差異和門檻。未來，要降低這些門檻，盡量縮小負麵清單的內容，從而在經濟上可以達到生產要素的最快流動效率，以及物流成本的降低，使得深圳、香港、澳門之間的聯係更加高效，這是今後要努力的方向。四年來深圳推進粵港澳大灣區建設取得新進展新成。
步骤6：《蜜汁直播》“模具之鄉”如何打破“模式之困”——“製造之都”探信心係列之二千年永寧江，猶如一條綠色的玉帶，流經浙江黃岩的心髒，彙入東海碧波。澄江如練，滋潤兩岸瓜果飄香，馳名中外的黃岩蜜橘，成為無數人的美食記憶和鄉愁味道。與蜜橘同樣聲名顯赫的，是台州市黃岩區的模具產業，其在技術水準、產業規模、市場份額等方麵領先全國，為黃岩區贏得了“中國模具之鄉”的稱譽。從牙刷、垃圾桶、小家電，到飛機、動車組、航天器……這些或貼近生活或高端無比的產品，都離不開一種東西——模具。模具，號稱“工業之母”，製造業的效率高低，全賴於這一個個模子的水平。模具之於製造業，產業帶動比約1：100，即模具產業規模增長1億元，帶動相關產業100億元的增長。自20世紀50年代以來，在不產鋼材、不產塑料、基礎為零的黃岩，幾代模具人用自己的汗水和智慧，書寫了一個行業的傳奇。然而，模具行業本身，卻一度被“裝在模子裏”，有著難以突破的框框——比如，行業舢板多、巨輪少，億元企業鳳毛麟角，被稱為長不大的“小老”行業。《新華每日電訊》曾在頭版頭條報道，10年前（2013年），黃岩模具有從業人員5多人，行業產值135億元。即便最好的企業，產值到了1億元左右，就再也做不上去。比如，低端模仿多、創新少，一擁而上後剩下一地雞毛，依賴拚價格、搶訂單難以為繼……近日，記者再次來到這個製造業重鎮，撲麵而來的是行業“騰籠換鳥、鳳凰涅槃”的新氣象，去年億元以上模具企業已有21家，有的年完成訂單超10億元，“草根”已然長成“森林”。模具企業如何“脫胎換骨”，行業巨變如何悄然發生？記者在蹲點中向代表性人物探尋答案。韌帶拉滿，力破“羸弱”之困“人生是一場馬拉鬆，做企業也是。”梁正華酷愛長跑。每天早上5點起床，跑上10公裏，帶著肌肉的興奮感投入一天的工作，“每天跑步，可以保證我精神百倍地工作到晚上11點。”他的助手告訴記者，如果下雨天，梁總會在房間裏轉圈跑，確保一天不落。。
步骤7：桃花直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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