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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……”
另一方面，加快推进“快递进厂”工程。聚焦3C电子、新能源汽车、生物医药等领域，进一步发掘和培育入厂物流、智能仓储、供应链管理等快递服务先进制造业典型项目，引导企业向综合物流服务提供商转型。支持制定电商快递冷链服务标准规范，提升冷链快递规范化操作水平。还要深入推进“快递出海”工程。完善跨境基础设施建设，改造升级一批邮政国际寄递中心。鼓励寄递企业增开国际航线、扩大机队规模，提升跨境航空运输能力，加快境外快件分拨中心、地面网络和海外仓建设，完善国际寄递服务网络。
徐光启是上海人，最初因见到利玛窦所绘世界地图而知有“利先生”。1600年，两人在南京会面，1604年徐光启到北京参加会试，再会利玛窦，后登甲榜、入翰林；在北京的几年中，两人交往甚深。徐光启阅读利玛窦翻译的西方哲学、伦理学书籍，向利玛窦请教西方科学及基督教教理，自称“余亦以间从游请益，获闻大旨”“盖其学无所不窥”。利玛窦也对徐光启称赞有加。为便于向利玛窦请教，徐光启还在利玛窦住宅附近租了房屋居住读书。
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。