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　　　　正如人脑层数越多，处理复杂信息的能力就越强，神经网络也同样需要更多的层数，这就需要借助深度神经网络。以深度神经网络构建的深度学习系统即为AI“模型”，这类模型的参数越多，就意味着模型越大，性能越强。例如，GPT—3模型实现了千亿量级参数，GPT—4模型参数甚至达万亿量级。

博士阶段的学习与科研具有不确定性，不少博士生会面临延迟毕业的情况。北京大学中国博士教育研究中心开展的“全国博士毕业生调查”结果显示，2021年我国博士毕业生中延期毕业者比例达到49.4%。博士生延期毕业的原因有很多，包括研究难度超预期、实验过程不顺利、与导师沟通不顺畅等主客观原因。

　　　　世易时移，春联必须与时俱进。应该把流传至今、具有经典意义的传统春联筛选出来，加以利用。比如，“花好月圆人寿，时和岁乐年丰”“瑞日祥云弥宇宙，春风和气满乾坤”“家祥世衍无疆庆，国泰天开不老春”“北斗初回，天上五云呈瑞；东风乍暖，人间万物争春”。还可以把《楹联丛话》等等相关著述里面的吉祥联语根据春联的特定要求加以编辑修改。比如，“千里潮平两岸阔，万山花满九州春”“国泰民安千岁福，光风嘉月四时春”“千祥开岁通佳气，百福肇春有胜缘”“饶韵和声鸣盛世，无边春色满神州”“玉树瑶林照春色，物华天宝呈瑞光”“千欢万悦，贵寿无极；五福四祥，融昌大来”“和气四时，畅怀年大有；清辉万宇，极目世同春”。再就是根据需要重新创作辞藻、含义、风格都富有时代气息的春联。在春联书法方面，当代人对米芾、王铎等人行书的那种饱满、飞扬的风格非常青睐，对汉隶、魏碑、唐楷以及赵孟頫行楷的经典作品也颇为喜爱。张怀瓘说：“论人才能，先文而后墨。”（《书议》）这在集字春联上似乎体现得更充分。碑帖名品的字数有限，过去集字范围受到很大局限。现代计算机技术算力强大，能够根据几十个字衍生出风格统一的完整字库。社会大众几乎可以据此从心所欲地制作出书法风味浓郁的“集字春联”。如果在组合时进行必要的剪裁、调整，依样书写时重视行气、笔意，则一定能写出词翰并妙、生机勃勃的集字春联。