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编连与缀合,是简牍类文献整理的特殊作业。简牍出土时,原有的编绳大多朽断无存,简牍个体还往往开裂破碎。编连与缀合就是在这些情形下,重建业已丢失的、书写在不同简牍个体及其残片上的文本之间的联系和顺序。编连是对不同简牍个体之间顺序的安排。缀合则是针对同一支简牍而言,在简牍断裂之后,重新把残片拼合起来,以恢复原先的完整形态。在这里,简牍物质形态上的拼复与编次,与文本形态上的连接与整合相互依存,融为一体。
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沈阳强调,我们讨论近来在全球引发高度关注的“AI大模型预训练数据是否将耗尽”这个话题时,要厘清两个问题:一是业内讨论的预训练数据是否将“耗尽”主要针对的是可用于大模型训练的文本数据,但大模型对空间数据、视频数据,以及传感器感应到的自然界中的海量数据的学习与利用才刚刚开始。也就是说由AI大模型学习和使用文本数据迈向这些上述提到的巨量数据,还将会面临一个巨大量级的扩张。二是未来我们一方面要持续强化大模型的预训练,但更重要的是研究推理,研究智能体,研究人机共生。“也就是在研究怎样让AI通过海量数据学习,能力变强的同时,更要研究怎样让人类也变得更强。不管AI能力有多强,人类最终要能够驾驭AI。”
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