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沈阳表示,将AI可用数据的现状比作传统矿产资源,并非单纯因为数据“总量”枯竭,更像是随着“矿藏”不断开采,能轻松获取的优质“矿石”(高质量数据)变少了,剩下的数据要么同质化较高、要么质量较低,因此无法直接满足新一代大模型的训练需求。如今的数据可能仍有海量存在,但充斥着偏见、不一致或缺乏标注,类似于经过开采剩余的矿石贫矿化严重,需要更多的精炼和加工。
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然而,论文表示,要想获得成功,AI虚拟细胞需要实现3个目标:首先,它必须使研究人员能够创建跨物种和细胞类型的通用表征;其次,它必须准确预测细胞功能、行为和动态,并理解细胞机制;最后,AI虚拟细胞还要能在计算机上进行实验,以检验假设并指导数据收集,从而以远低于当前的成本和速度扩展虚拟细胞的能力。
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