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孙玉石秉持“历史的、审美的、文化的”相统一的学术理想，坚守严谨创新的优良学风，把敏锐的艺术感受与扎实的史料考证融为一体，贡献了《〈野草〉研究》《中国初期象征派诗歌研究》《中国现代诗歌艺术》《中国现代主义诗潮史论》《现实的与哲学的——鲁迅〈野草〉重释》《中国现代解诗学的理论与实践》《走近真实的鲁迅——鲁迅思想与五四文化论集》《中国现代诗学丛论》等一批影响深远的学术著作，著有《孙玉石文集》17卷。
二是，打造数字文化消费特色品牌。深度挖掘地方经典文化、生态旅游景点和特色地标等资源，借助各类文化IP形象、故事等热点，加强数字消费产品与文化IP联名合作，积极探索“文化+旅游+数字”“文化内容+”“数据+”等多样化数字文化消费模式，以点带线、全域联动地打造极具地方特色的数字文化品牌；同时，通过直播电商、云端带货、短视频、社交电商等方式，多维度展示各地特色文化产品全貌，加大对数字文化特色品牌的宣传和舆论引导，促进数字文化特色产品的智慧零售。
数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。