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敦煌壁画主要表现的是佛教题材，因此乐舞图像与佛教有直接关联。将音乐图像看作乐伎和乐器的构成，舞蹈图像分解为舞伎与舞姿的组合，其中乐伎和舞伎的形象大多来自佛教，这是今天我们对敦煌乐舞图像作分类和定名的依据。乐器和舞姿则是对现实乐舞的照搬，根据研究，中国古代官方使用的乐器基本都能在壁画中找到对应的图像，唐代以及之后各个时期经变画乐舞组合的乐队编制也是以宫廷燕乐为蓝本的，而且壁画所见舞姿反映的不同舞种也都有舞蹈史中的现实依据，所以敦煌乐舞图像的本质是佛教形象与现实内容在石窟语境中的有机结合。正因如此，我们能从敦煌乐舞图像中看到两个明确的指向：乐舞图像的功能性，即通过乐舞图像的主体——乐伎、舞伎以及部分乐器（不鼓自鸣乐器、供养类乐器）分析其在壁画、洞窟中的主要功能；乐舞图像的现实性，即通过乐器及其组合形式来关联古代音乐史，以舞姿、舞种来对应古代舞蹈史。
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团队发现，GPT模型在识别间接要求、错误想法和误导方面的表现能达到甚至超越人类平均水平，而LLaMA2的表现逊于人类水平；在识别失礼方面，LLaMA2强于人类但GPT表现不佳。研究人员指出，LLaMA2的成功是因为回答的偏见程度较低，而不是因为真的对失礼敏感；GPT看起来的失利，其实是因为对坚持结论的超保守态度，而不是因为推理错误。
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