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河南商丘市读者黄齐超来信提出，文具“新国标”对文具用品的有害物质检测更为严格，但仍存在需要细化的地方。比如，“有毒物质”范畴还不够广，有些有毒物质没有纳入检测与监管。职能部门除了加大监管力度，还要加大宣传力度。“文具漂亮一点是好事，但决不能为了好看而不顾安全。家长也要正确引导孩子，文具的作用是辅助学习，不能只看重文具的‘颜值’。”黄齐超说。
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。
1610年5月，利玛窦病逝于北京，终年59岁。据金尼阁(Nicolas Trigault)整理的《利玛窦中国札记》，利玛窦逝世时，众多朋友、“大臣们和其他地位很高的人们”赶来吊唁。抬棺进入墓地之时，“保禄博士(即徐光启)尤其悲恸……他对利玛窦神父尤其诚挚。他是一位高官显宦，但也悲伤流涕作为他友谊最后伤感的表示……”
2023年终岁末，《海外中国戏曲研究译丛》出版座谈会在北京外国语大学召开。这套由北外国际中国文化研究院院长梁燕教授主编的译丛，被北外副校长赵刚教授评价为“目前国内对中国戏曲海外传播研究规模最大、专业性最强、影响力最大的成果之一。”这套译丛的出版，不仅实现了梁燕本人在学术研究领域的成功转型，更是从国际视角，为戏曲研究者打开了一扇全新的大门。