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　　　　为了理解电子游戏开发者的需求，团队采访了27名电子游戏设计师。这些设计师认为当前用于打造电子游戏的AI方案缺乏生成许多不同创意（发散性思维）的能力。他们还强调了通过设计过程来持续微调游戏各方面（迭代实践）的重要性。

中国科学院大学教授吕本富17日接受《环球时报》记者采访时表示，所谓AI大模型预训练的数据“耗尽”，主要是指互联网上的数据和各种出版数据。而每个人一生的记忆数据依然存在个人头脑中，还没有被有效发掘。随着预训练数据是否将耗尽引发热烈讨论，也有观点认为未来将进入“小模型”时代。吕本富认为，未来大模型、垂类模型和智能体都要找到自己的价值域。学术界还有“世界模型”的提法，不同于现在的大语言模型，世界模型中不仅有逻辑关系（概率判断），还有物理规律。所以，未来大模型在更高层次上的“决战”，并没有结束。

　　　　更令人兴奋的是，科学家发现有一个名为“克隆结构因果图”的数学模型，能准确地再现这种学习过程。这不仅让人们对大脑的工作机制有了更深理解，也为治疗像阿尔茨海默病这样的记忆障碍疾病提供了新思路，甚至能帮助开发出更加可靠的人工智能系统。