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同时，他也记录下封建帝王的妄自尊大、明末官僚体制的臃肿败坏等等。全面而持平的记载，使利玛窦的札记成为后世汉学家珍贵的史料。耶稣会士加莱格尔(Louis J. Gallagher)1953年在英译版《利玛窦中国札记》序言中写道：“我们敢说，自从三个世纪以前金尼阁的书首次问世以来，没有任何国家的哪一个汉学家不曾提到过利玛窦，中国的史学家也无不引用金尼阁的书，它打开了中国与欧洲关系的新纪元……”
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。
近日，记者从山东济南市考古研究院了解到，其主持的济南长清区平安店旧村址A-1地块墓地发掘工作顺利完工，并通过山东省文旅厅组织的专家验收。此次发掘工作自2023年6月中旬起至12月下旬结束。共发掘清理遗迹314个，其中墓葬301座、窑址2座、灰坑3个、水井8口。出土完整及可复原器物850余件(组)，主要器形有陶罐、陶壶、陶案、铜钱等，另有少量陶杯、瓷罐、铜镜、铁剑等。
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。