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At first glance, the benchmarks and their construction looked good (i.e. no cheating) and are much faster than working with UMAP in Python. To further test, I asked the agents to implement additional different useful machine learning algorithms such as HDBSCAN as individual projects, with each repo starting with this 8 prompt plan in sequence:
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（四）积极有序化解地方债务风险。优化中央和地方政府债务结构，加快构建同高质量发展相适应的政府债务管理长效机制。督促加强对地方政府专项债券项目的效益评估，做好融资收益平衡，强化收益归集，防范专项债偿付风险。严格政府投资项目管理，不得违规新增隐性债务，强化问责处理。优化债务重组和置换办法，加大对非标、“双非”等债务化解的支持力度，推动融资平台公司经营性债务风险防范化解，严禁新设或异化产生各类融资平台。下更大力气解决政府拖欠企业账款问题，进一步规范政府和社会资本合作项目运行。加强地方债务全口径监测监管。，更多细节参见新收录的资料
报告还首次明确了三大突击方向：人工智能、海洋经济、生物医药，精准锁定了未来十年广州的发展关键。
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