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大量的无效数据不仅消耗了计算资源，也给模型可靠训练带来挑战。在此背景下，小数据和优质数据的价值越来越重要。小数据更注重数据的精度和相关性，从本质上减少人工智能算法对数据的依赖和不确定性，增强网络可靠性。建设多样性的数据集不仅能够从理论基础上支撑不同技术路线的AI发展，还为解决通用人工智能的瓶颈问题提供新的可能。

　　　　然而，由于轴子暗物质信号极其微弱，经典磁场干扰可能成为高灵敏识别轴子信号的巨大挑战。为了克服这一挑战，研究人员精心设计了磁屏蔽系统，成功把经典磁场信号抑制了1010倍。此外，他们还采用了在引力波探测中广泛应用的最优滤波技术，最大限度地提高轴子暗物质信号的信噪比。尽管研究人员暂时未能发现轴子暗物质存在的直接证据，但他们仍在轴子窗口内给出了迄今为止最强的中子—中子耦合界限，创造了新的国际最佳纪录。