《盐铁论》是汉武帝与大臣讨论治国之道的著作，探讨了儒法思想的争论。书中强调智慧、权力与责任，提醒人们珍惜资源、重视德行，倡导理智与合作。

张见教授带领团队对山西广胜寺壁画《药师佛佛会图》进行数字化修复，使用天然矿物颜料和Apple设备，确保色彩一致性。纪录片《寻境》记录了这一复杂而重要的修复过程。

中国古代历法结合阴历和阳历，依据月相和太阳年制定。二十四节气反映季节变化，传统节假日如春节和清明体现了对自然、祖先和生活的理解与期待。

谷歌DeepMind推出了Aeneas，这是首个用于古代铭文语境化的AI模型，帮助历史学家解读和恢复残缺的古文本。该模型能够在数千个拉丁铭文中寻找相似之处，处理文本和图像的多模态输入，并填补文本空白。Aeneas可适应其他古代语言和媒介，研究人员可在predictingthepast.com上免费使用其互动版本及开源代码。

本研究针对古希腊虚构叙事文本中常见的文学主题进行探讨，填补了对这些文本相似性和差异性的研究空白。通过对大型语言模型的精细调整，研究发现一些主题在不同文本中持续存在，而其他主题的频率则波动，揭示了某些趋势和外部影响。此方法有效地提取了文学主题，为定量和定性分析提供了数据支持。

哥伦比亚的Serranía de La Lindosa地区是亚马逊雨林深处的悬崖区，拥有令人难以置信的岩石艺术收藏，展示了一个失落世界的一瞥。这个遗址几乎可以看作是社交媒体的前身：一个分享故事和知识的平台。

本文探讨了古代中文翻译的挑战，提出了多标签预测任务和古籍BERT、古籍GPT模型，以提高翻译质量。研究开发了AC-EVAL基准测试，评估大型语言模型在古代汉语理解方面的能力，显示出其巨大潜力。同时，介绍了中文历史信息抽取语料库，推动古代历史文化研究。

这篇论文介绍了古代文本修复模型的研究进展，包括Pythia模型、一次学习文本定位方法和基于多模态深度学习的古代文字恢复模型。这些方法在字符识别和恢复方面显著提高了准确性，为古文献学提供了新的技术支持，推动了古代文字的数字化和理解。

现代食品科技有些优势，但远说不上「吊打」。因为，在鲜味的「呈现」和「制造」上，现代食品科技并没有太多颠覆性的进步，更多是通过对各类鲜味物质特点的了解，做针对性的取长补短和深加工，调配出来更鲜美的食品。——让以前大厨师独有的鲜味搭配经验，变为食品工程师可以掌握的常识和技巧。怎么说呢？我们先来看看腐乳鲜味的秘密。一、腐乳的鲜味是怎么来的？鲜味来源于蛋白质，相信很多关注食品科学的朋友们都知道。腐乳...

本文综述了文档级机器翻译的研究，比较了不同方法的表现，发现基于单语文档的回译方法效果显著。同时，提出了古汉语与现代汉语的对齐方法，创建了大规模双语语料库，并探讨了文化知识在机器翻译中的应用，提出了新的数据筛选和提示策略，显著提升了翻译质量。

通过使用 Puzzle Pieces Picker（P$^3$）这一新颖方法进行基体重建，该研究旨在解密大量未解谜的甲骨文，以揭示这种古老文字的秘密，并通过开发 Ancient Chinese Character Puzzles（ACCP）数据集，能够更好地理解中国古代文字的历史和文化背景。

我们使用适配器框架基于参数高效的微调开发了一种简单、统一和计算轻量级的方法，应用于古代和历史语言的词嵌入评估，形态标注，POS 标记，词义化和字符和词级别的填充等任务，并在所有任务和 16 种语言上均匀应用了相同的适配器方法。我们的研究结果显示了在现代语言上预训练的语言模型通过适配器训练可以适应历史和古代语言的可行性。

利用中文历史信息抽取语料库 (CHisIEC) 推进古代历史和文化研究，实现对命名实体识别和关系提取任务的开发和评估，涵盖 13 个朝代超过 1830 年的历史时间线的数据，包括四种实体类型和十二种关系类型。

介绍了U-DIADS-Bib数据集和计算机辅助的分割流程，以减轻手工注释的负担。提供了少样本数据集(U-DIADS-BibFS)，鼓励开发解决该任务的模型和解决方案，以在现实场景中更有效地使用。

本研究比较了ChatGPT和经典的图灵测试在理解和文本生成方面的能力。通过两个任务挑战和GPT-2 Output Detector评估，提出了一套评估ChatGPT的度量和简单语法集。