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为了克服这一难题，研究人员开发了一种名为“OWSum”的分子气味预测算法，并同时引入了另一种基于神经网络的算法。这两种算法的任务是通过分析气相色谱法和质谱分析提供的分子组成数据，来确定实验酒类样本强烈的香气，并判断其产地。
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“人工智能是一项通用型技术，按照摩尔定律，其成本会持续降低，直到所有AI应用都可以不用太关注用户规模和算力成本之间的关系。”田丰认为，2025年会是大模型的“成本年”。他说，大模型成本的降低有赖于基础设施、软件工程等方面的技术创新。之前，各个AI企业比的是谁的模型更领先，现在要比的则是在领先的前提下，谁的模型更便宜。“又便宜又好，这是当下所有市场用户的呼声，DeepSeek也正打到了这个点。”
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