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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-06-19 21:31:18 点击:40218次

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    近日,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所李炜研究员团队研制出一种角度非对称光谱选择性热发射器(AS发射器)。AS发射器不仅具备高效反射太阳光的能力,而且能够巧妙地减少吸收来自大气和高温地面的热辐射,从而实现低于环境温度的制冷效果。

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然而,尽管AI技术在医疗领域展现出了许多令人惊叹的能力,但它仍然存在着一些不可忽视的局限性。例如,在处理复杂病例和罕见病时,AI可能会面临巨大的挑战。这些病例往往涉及到多种疾病相互交织、患者个体差异较大以及病情发展不确定等因素,由于病例数量有限,AI难以获取足够的训练数据来建立准确的诊断模型。而很多医生则可以凭借临床经验,从患者的一些看似不相关的症状中发现线索。与其他领域不同,AI在医疗上的使用关乎生命安全和身体健康,AI医生的决策过程是否透明可追溯,一旦发生医疗纠纷该如何划分责任,回答这些问题还需要时间。

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    沈阳强调,我们讨论近来在全球引发高度关注的“AI大模型预训练数据是否将耗尽”这个话题时,要厘清两个问题:一是业内讨论的预训练数据是否将“耗尽”主要针对的是可用于大模型训练的文本数据,但大模型对空间数据、视频数据,以及传感器感应到的自然界中的海量数据的学习与利用才刚刚开始。也就是说由AI大模型学习和使用文本数据迈向这些上述提到的巨量数据,还将会面临一个巨大量级的扩张。二是未来我们一方面要持续强化大模型的预训练,但更重要的是研究推理,研究智能体,研究人机共生。“也就是在研究怎样让AI通过海量数据学习,能力变强的同时,更要研究怎样让人类也变得更强。不管AI能力有多强,人类最终要能够驾驭AI。”

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