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　　　　值得注意的是，计提减值成为诸多个股业绩下滑的重要因素。诸如，业绩预亏超11亿元的华仁药业提到，考虑国药药材回款履约情况，基于谨慎性原则，公司拟对13.48亿元应收款项全额计提信用减值损失。同时，公司全资子公司安徽恒星因股权转让纠纷及客观情况影响，2024年度经营业绩未达预期，商誉出现减值迹象，预计商誉减值金额为3000万—9000万元。

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。

　　　　另一方面，数据的多样性和覆盖面也是推动数据需求增长的重要因素。为了提升模型的通用性和适应性，必须使用涵盖广泛主题和语言风格的海量数据，这不仅有助于模型理解复杂的语言结构和语义关系，还能确保其在各种应用场景中表现出色。同时，随着模型应用范围的扩展，如多模态和跨领域应用，对不同类型和领域的数据需求也显著增加，进一步推动了数据量的增长。