一位自称「民科」的业余研究爱好者，却以一作身份，合作领域大牛Joel Weisberg，在天文学顶刊MNRAS上发表论文，这段不同寻常的经历被网友挖掘出来，并冲上知乎提问热搜→如何看待某「业余科学家」在天文学顶刊 MNRAS 以一作身份发表重量级论文？- 知乎
针对这个问题，当事人 @liangzx 也亲自给出了回答：
对于这段经历，不少网友都对其科研精神表示佩服，更有人表示：他的研究身份已经不属于民科，而是独立科学家。
但网友@Luyao Zou认为其争议不在于@liangzx是否民科出身，而是：他对自己工作的理解和对学术界对他的工作理解有出入。
而网友@不会弹钢琴的9号 也表示，MNRAS作为天文顶刊，却不收取发表费用，让所有人都可以平等地发表自己的成果：
对于@liangzx发表的论文Testing the rotating lighthouse model with the double pulsar system PSR J0737-3039A/B及其科研经历，你又有哪些看法呢？
#2023 vol.9
有争议Paper
Testing the rotating lighthouse model with the double pulsar system PSR J0737-3039A/B
Zhu-Xing Liang / Yi Liang / Joel M. Weisberg
READ PAPER
而本期Best Paper则花落Meta开源之光 — Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models.
七月份Meta发布了免费可商用版本Llama 2:
扎克伯格在Facebook上发布的关于Llama 2的“宣言”
出处：facebook.com/Meta/posts/292330510122833/?paipv=0&eav=AfbtH-kmrhtprPvKxw8MMDfAkf0rUX57EDyRMGOekDEXxm6K1HXE27XTXB3hcRloxg4&_rdr
Llama 2 作为Llama大模型的延续，可免费用于研究和商业用途，该开源模型包括预训练和微调 Llama 语言模型（Llama Chat、Code Llama）的模型权重和起始代码 - 参数范围从 7B 到 70B。
根据Llama的官网介绍：
Llama 2 预训练模型接受了 2 万亿个标记的训练，上下文长度是 Llama 1 的两倍。其微调模型已经接受了超过 100 万个人类注释的训练。
Llama 2 在许多外部基准测试中都优于其他开源语言模型，包括推理、编码、熟练程度和知识测试。
而对Llama 2的发布，深度学习三巨头之一Yann LeCun表示这将改变大模型的市场格局。
出处：twitter.com/ylecun/status/1681336284453781505
#2023 vol.9
Best Paper
Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Hugo Touvron / Louis Martin / Kevin Stone / Peter Albert / Amjad Almahairi等
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#2023 vol.9
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#2023 vol.9
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