教導電腦使用人類語言需要非人力的龐大數據。大型語言模型（LLM）可以輕易處理比一個人學習母語過程中接觸到的詞彙量多上十萬倍的內容。

兒童與機器之間這種巨大的鴻溝，被稱為數據效率差距。這對認知科學家提出了一個誘人的問題，也對 AI 模型的架構師們構成挑戰：兒童為何仍能超越有史以來最擅長語言的機器？

兒童的表現證明了「少即是多」的可能性。少得多。透過逆向工程他們的學習方式，科學家希望能創造出更具數據效率的 AI 模型，並可能藉此解答關於語言和兒童心智發展的長久問題。

以下是研究人員試圖縮小數據差距的方法。

作為一家奢華生活風格公司的共同創辦人，Roman Chiporukha 長期以來將狂野的假期夢想變為現實。2018 年，他接到一通電話，開啟了一個新領域：Axiom Space 希望尋找願意支付 5000 萬美元的公民探險家，參與預定於 2022 年 4 月首次全私人國際太空站（ISS）任務。

這讓 Chiporukha 意識到，天空不再是極限，而是市場。他成功簽下了一位私人太空人，並於 2021 年創立了 SpaceVIP，提供結合文化、科學與目標的太空體驗。

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—Max Steele，Everytown 傳播資深總監，在 X 上對一項顯示美國民眾對數據中心支持度驟降的新民調做出回應。

隨著對氣候變遷和能源獨立的擔憂蓋過了對核災和放射性廢料的顧慮，核能需求激增。問題是，建造核電廠既昂貴又緩慢。

現在，新一代核能技術可能重塑反應爐的外觀與運作方式。倡導者希望它能革新產業，並在不排放溫室氣體的情況下取代化石燃料。

小型模組化反應爐（SMR）可能將生產線帶入核能開發，而新設計則在嘗試不同的燃料和冷卻劑，從 TRISO 到熔鹽。

以下是下一代核反應爐可能呈現的面貌。

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