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癌症号称“众病之王”，与普通疾病相比，其治疗的难度和复杂度不言而喻。雪上加霜的是，癌细胞还容易产生耐药性，导致原本有效的治疗方案逐渐失效。这无疑为癌症治疗增加了更多挑战，让患者的抗癌之路更加困难重重。利用基因编辑技术绘制癌症耐药性遗传图谱，相当于初步勾勒出对抗癌症耐药性的“作战地图”，有助于我们更好地应对这一棘手的医学难题。

　　　　据了解，DeepSeek-R1通过优化算法采用MoE（混合专家模型）架构、MLA（多头潜在注意力机制）等技术，使得GPU集群使用效率远超行业平均水平，模型训练的算力需求显著降低。公开数据显示，DeepSeek-R1的模型训练成本仅为560万美元左右，“相比OpenAI的GPT-4模型高昂的训练费用，大模型应用的成本可以说降到了‘白菜价’。”周城雄说。