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梁燕以新颖的学术视角和一贯的钻研精神,引领着学生们翻译了海外学者对中国戏曲的研究成果。她耗时三年主持完成的8卷本《海外中国戏曲研究译丛》,涵盖了俄、日、德、英、意、法等6个语种。其中有俄罗斯学者关于中国明杂剧的研究,有现代日本学者关于梅兰芳1919年访日演出的记述,有德国学者关于齐如山的系统研究,有挪威学者关于易卜生及其剧作在中国的影响与接受研究,有意大利学者关于中国戏曲历史的叙述,有18、19世纪英美文学与戏剧中关于中国戏曲的评论,有法国学者关于中国元杂剧作品的研究,有当代北美学者关于清代戏曲作家李渔的专论。

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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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