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　　　　他也观察到一些问题，厂区里有未成年人，有的初中辍学，沉迷博彩；有的被家长以锻炼之名，送到工厂；“黑中介”侵害工人权益；“势力单薄”的中老年务工者讨薪困难……工厂会提醒他们小心“黑中介”，但在“信息差”之下，劳动者的权利还是没有办法得到完美保障。磨占俊听说，一个“黑中介”一年拉1000个人，就能赚50万元，他们这群小伙子的工钱眼下还没结清。

北京青年报记者注意到，一段时间以来，多地打响政务系统接入DeepSeek的“第一枪”。深圳市基于政务云环境面向全市各区各部门正式提供DeepSeek模型应用服务，实现了基于DeepSeek的人工智能政务应用一体化赋能升级；广州市政务服务和数据管理局在政务外网正式部署上线DeepSeek-R1(671B)、DeepSeek-V3(671B)大模型，推动在民生政策解读系统、12345热线工单分派等领域的应用。此外，南京、苏州、郑州、佛山、赣州、临沂等地也陆续接入DeepSeek大模型，并实现应用。

　　　　当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。