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CBS报道称，虽然人工智能技术日渐强大，但仍无法完全脱离人工的介入，原因是需要数据标记的新设备和新发明正在不断涌现，比如汽车和医疗等行业。“数据贴标员”如今需要给汽车和行人贴上标签，训练自动驾驶汽车避让障碍物的技能；圈出CT（计算机断层扫描）、核磁共振成像（MRI）和X光片中的异常情况，让人工智能学习如何识别异常情况。
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团队利用了包括阿贡国家实验室的“极光”在内的多个顶级超级计算机。这些超算不仅支持模型训练和微调，还能够执行大规模的分子模拟，验证所设计蛋白质的稳定性和催化活性。MProt-DPO框架已经在多个平台上实现了超过1 exaflop（百亿亿次浮点运算）的持续计算，其中在“极光”上的峰值算力达到了5.57 exaflop。
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