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2019年，哈佛大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队，使用在美国运行的DIII—D托卡马克装置上训练出的深度神经网络模型，以超过90%的正确率预警了JET装置的破裂事件。2022年，谷歌旗下DeepMind团队与瑞士联邦理工学院合作使用强化学习智能体在TCV托卡马克上实现了限制器、常规偏滤器、先进偏滤器甚至双环等离子体位形的控制。2024年，韩国中央大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队使用深度学习方法，在KSTAR与DIII—D托卡马克上成功预测了撕裂模不稳定性的增长概率，并结合强化学习算法，在提升等离子体比压的同时对撕裂模增长概率进行控制。
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“风格变了，以前为了保名次，比赛方法相对保守，现在整体成绩上来了，大家都想拼一下，去冲击自己的最好成绩，这是一个方向性的变化。”何杰记得，他和杨绍辉曾认真地讨论过突破的意义，“只要有人能揭开前辈的纪录，近两年内，中国马拉松可能达到一个难以想象的高度。因为大家有信心了，就敢跑了。”
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