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但是，将（jiāng）AI整合到精（jīng）准医疗中目（mù）前（qián）仍存在一些挑战。例如，确保数据的质（zhì）量（liàng）和代表性，解决与AI使用相关的道（dào）德（dé）问题，以及（jí）如何（hé）将AI工具集成（chéng）到现有的（de）医疗保健系统中。在这个（gè）过（guò）程中，研（yán）究（jiū）机（jī）构、医疗系统和技术公司（sī）之（zhī）间的密切合（hé）作，对于推进AI驱动的精准（zhǔn）医（yī）疗至关重要（yào）。（本报（bào）驻德国记者 李 山（shān））
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大语言模（mó）型不仅网（wǎng）络规模庞大，还采用一个重要的技术即“词嵌入（rù）”技术（shù）。该技术将（jiāng）自然语言（yán）的“词（cí）”嵌（qiàn）入到多维的（de）语义空（kōng）间，表达为“语义矢量”，从而（ér）可以对“词”进（jìn）行计算，由此（cǐ）可以（yǐ）跨（kuà）越语言的形式（如英（yīng）语、汉语，文本（běn）、图像等），生成（chéng）各方面内容（róng）。大语言模型（xíng）的（de）突破推动了人工智（zhì）能（néng）几乎（hū）所有（应用语言）领域的应用，但也面临（lín）生（shēng）成（chéng）偏差、算力消耗、伦理风险（xiǎn）等（děng）挑战，需结合人类监督与技术优化以实现（xiàn）安全可控的发展。
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