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有文件显示，“草莓”的项目目标是不仅让AI大模型生成用户需要查询的答案，还能提前规划，自主可靠地浏览互联网，从而进行OpenAI所说的“深度研究”。十多位受访的AI研究人员认为，这是AI模型至今尚未解决的问题。
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本项研究通过人工智能的深度学习方法，对国际斯隆巡天三期释放的类星体光谱数据进行微弱信号搜寻和数据分析，发现107例宇宙早期星系内的冷气体云块成分的关键探针中性碳吸收体。相关研究方法与成果对探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式，也充分显现人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力和前景。研究成果论文5月15日在国际天文学顶级期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上发表。
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