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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。

　　　　记者获悉，宝骏汽车与DeepSeek大模型深度融合的逻辑是，通过中枢大模型可靠性优先的1+N协同式智能体架构，实现DeepSeek和中枢大模型的“双模”部署，这样可实现车辆任务智能调度，即用户简单问题快速响应、复杂问题深度思考后精准回答。