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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
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典型案例应用场景之一为，特斯拉optimus宣布实现医疗助理功能。特斯拉在X平台官方账号上放出optimus最新进展视频，视频中人形机器人可以视觉自主避障、建图、搬运零件，自主地与人类交互，根据人类需求传递物品。optimus还具备与患者互动的能力，马斯克曾透露，希望借此开发适合家用的护理机器，帮助患者在家中完成康复训练和日常活动支持。
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