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北京阜成门大街一处幽静之所、现北京行政学院院内，坐落着明代来华传教士利玛窦之墓。当时，让外国人葬在中国首都本不合礼法，但和善勤学的利玛窦，不仅带来西方新知，更“渐染中华之教”、著述有称，受人敬重，故破例获得万历皇帝御赐墓地。庄重洁白的墓碑，亦是这段中西交流史事的纪念碑。400多年前，利玛窦与中国士大夫们的交往、尤其与徐光启的友谊，写就了一段文明交流佳话，展现了文化相遇之妙。他们的交往在历史长河中静水流深，在全球融合加深而呼唤文明交流互鉴的历史峡口，愈现光辉。

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银河棋牌游戏官网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。