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　　　　围绕教育行业，成研院聚焦“教、学、管、评”四个核心领域，融合教育通用数据和专业知识训练形成“数据+知识”双驱动的教育大模型，目前，模型已具备教育知识问答、学习路径规划、自动出题、考试异常行为识别等能力。

AI在从文献知识中发现新靶点方面也颇有优势。陈凯先表示，过往基础和临床研究积累了大量数据，这些发现“互不关联”地分散存储在研究文献中，它们之间的潜在关联难以被人类发现。人工智能具有强大、高效的学习分析能力，能够将散布在大量文献中的关联关系挖掘出来，推动新机制、新靶点的识别。

　　　　量子计算为求解若干经典计算机难以胜任的计算难题提供了全新的方案。国际学术界为量子计算的发展设定了三个阶段：一是对特定问题的计算能力超越经典超级计算机，实现“量子计算优越性”。随着美国谷歌公司“悬铃木”以及中国科大“九章”系列、“祖冲之号”系列量子计算原型机的实现，这一阶段目标已达到；二是实现专用量子模拟机以求解诸如费米子哈伯德模型这一类重要科学问题，这是当前的主要研究目标；三是在量子纠错的辅助下实现通用容错量子计算机。值得指出的是，理论研究表明，即使采用通用量子计算机也难以准确求解费米子哈伯德模型。因此，构建可以求解该模型的量子模拟机，不仅是理解高温超导机理的有效途径，也是量子计算研究的重大突破。