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最后，提升模型精度的关键是：高质量数据积累，及基于实验数据自动迭代的active learning系统。余论介绍道，训练数据主要包括三类：文献与专利数据；与学术机构合作授权的实验室数据；内部实验平台产生的高通量湿实验数据。其中，自有实验平台不仅积累了成功的验证数据，也沉淀了“失败”的负样本数据。这些稀缺的内部反馈，让AI系统在迭代中更加精准。
另外值得一提的是，同时也要看到，预算执行和财政管理中还存在一些困难和问题，主要是：财政收支平衡压力加大，地方财政运行困难；部分政策谋划与实施衔接不够，财政资源配置效率需进一步提高；预算管理和资产管理衔接不够；有的政府投资项目管理和资金使用不够规范、绩效不高；个别地方违规新增隐性债务、虚假化债等情况仍有发生；一些地方违规招商引资和给予财政补贴等问题屡禁不止；部分单位执行财经纪律不严格，违反财经纪律行为时有发生；财税体制改革有待进一步深化。要高度重视并认真研究这些困难和问题，采取有效措施着力加以解决。
展望未来，“龙虾”经济学的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。