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本科毕业后,梁燕走上了她热爱的三尺讲台。她在中国戏曲学院为戏曲文学专业开设的戏曲史论课程生动活泼、深入浅出,很受学生们欢迎。1990年至1996年,她考入中国艺术研究院攻读戏曲史论方向硕士学位和戏曲美学方向博士学位。在读博期间,她选择了当时鲜有人关注的戏曲大家齐如山进行专门研究。齐如山早年曾多次赴欧,其间观摩大量欧洲戏剧,深受启发,决意改革中国旧剧。1912年,齐如山因观看传统戏《汾河湾》结识梅兰芳,通信两年后,便开始了为梅兰芳编戏、排戏的时代。从1914年至1933年的近二十年里,齐如山为梅兰芳编创的时装、古装戏及改编的传统戏达二十余出。1930年齐如山成功策划并具体运作了梅兰芳的赴美演出,帮梅兰芳为中国京剧赢得世界声誉。

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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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