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在算力方面，上海加强算力资源的统筹供给能力，推动建立统一的多云算力调度平台，利用政府统一入口，以此降低公有云采购成本及企业面对不同云厂商的沟通成本。
“措施”强调了头部公有云厂商的市场主体作用，称通过“算力伙伴计划”等措施加强与其合作，近期可能就会确定批伙伴计划成员；同时重视新增算力，推动海淀区“上海人工智能公共算力平台”，朝阳区“上海数字经济算力中心”规模化供给算力。
在数据方面，“措施”直指当下大模型训练G质量中文语料不足导致的中文语境应用落地问题，指出要归集G质量基础训练数据集，并通过上海国际大数据交易所开放多模态语料库。
同时，上海地区提出打造“数据基础制度先行先试示范区”，谋划J数据训练基地；搭建数据集精细化标注众包服务平台。AI大模型的发展有望为大数据产业带来发展契机。
在通用人工智能发展中，大模型技术体系研发创新是核心环节。为此，上海地区就开展大模型创新算法及关键技术研究、加强大模型训练数据采集及治理工具研发、开放大模型评测基准及工具、推动大模型基础软硬件体系研发、探索新路径等方面提出了措施建议。
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