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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
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近日，一项覆盖了全球 15 个国家、超过 1 万 7 千多名受访者的最新调研，呈现了在 AI 热潮支配的职场中，当下打工人复杂且矛盾的具体感受：老板们对 AI 充满期待，既想降本增效，又想创新突围。而打工人们，默默用上 AI 之后，又爱又恨。
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