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《利玛窦中国札记》里，这样记录着对中国细致认真的观察和描述：“我们在中国已经生活了差不多三十年，并且游历过它的最重要的一些省份，而且我们和这个国家的贵族、高官及最杰出的学者们友好交往。我们会说这个国家本土的语言，亲身从事研究过他们的风俗和法律；并且最后而又最为重要的是，我们还专心日以继夜地攻读过他们的文献。这些优点当然是那些从未进入过这个陌生世界的人们所缺乏的。”
“要完善对高层次人才的个性化服务体系，不断提高人才发展的舒适度和自由度。”霍启文表示，对各类高层次人才的创新创业、安居生活等各项福利配套进行量身定制，设计专属的激励和保障方案，根据人才的资历和专业水平，适当下调人才认定门槛，合理扩大对国内外高层次人才的认定范围，分级分类引进人才。此外，还需要建立重点产业急需紧缺战略性人才引进的“绿色通道”与“特色服务”，加快战略性人才引进，筑牢战略人才力量。
身为挤在“高考大省”独木桥上的学生之一，艺考是李健当时能寻到的最好的路。如今，他已经以艺考为起点进入了艺术学领域，又跨专业到了教育学。但回顾18年前从农村走出来的自己，他也不得不感慨，如果当时没有参加艺考，在河南，他的高考成绩很难帮他进入心仪的学校，更别提能在学术道路上走到这么远了。他还记得自己当时的中学老师，会在班里劝很多成绩一般的学生去试试“学艺术”。
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。