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实现这一设想,需要分子具备严格且复杂的物理化学性质,无法依靠传统的理论和经验进行设计。团队利用AI结合化学信息学将分子结构和性质数字化,通过引入有机化学、电化学、材料工程技术方面的大量关联性质构建数据库,利用非监督机器学习进行分子推荐和预测,成功获得了从未被报道的锂离子载体分子——三氟甲基亚磺酸锂(CF3SO2Li)。团队验证发现,该合成分子具备各种严苛的性能要求,成本低易合成,具有良好兼容性,并成功在软包、圆柱、方壳和纤维状锂离子电池器件上实现应用。
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2025澳门正版资料大全免费图片清华大学计算机系博士何家傲认为,Maas模型的价格“会一直降下去的,模型训练数量也会随着技术进步不断地减少”,同时,他也提到,更重要的问题还是在算力本身降价的情况下,大模型如何发挥更大的价值,尤其是其本身商业上的价值,是更值得去思考的一个问题。