古脊椎动物学正面临数据量不足的难题，而计算机视觉技术或许能提供解决方案。一项由佛罗里达大学荣誉教授、前古脊椎动物学馆长布鲁斯·麦克法登（Bruce MacFadden）共同撰写的最新研究指出，训练一个基于图像的AI算法，大约只需250个化石样本即可达到较高准确率。这一数字远低于科学界此前普遍认为所需的样本量。该研究发表于《古生物学》（Paleobiology）期刊。这项发现为古生物学研究提供了新思路，有望显著降低AI模型训练的数据门槛，提升化石识别与分类的效率，推动该领域向智能化方向发展。