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本次发掘较为重要的发现是数量众多的墓葬,墓葬时代自战国、西汉、东汉晚期至魏晋时期、宋元和清代,其中以战国、两汉和魏晋时期为主,从发掘情况看,各时期墓葬分区明显,排列规整,具有明显的规划性,推测可能为一处连续使用数百年的墓地,具有重要的研究价值。其中东汉晚期至魏晋时期墓葬共有110座,是济南地区历年考古发掘过的规模最大的该时期的墓地,其规模在山东地区同期墓葬中也较为罕见,为研究山东地区东汉晚期至魏晋时期葬制葬俗的演变提供了新的重要材料。(总台记者 庞振 曹霄飞)

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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。

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