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沈阳强调，我们讨论近来在全球引发高度关注的“AI大模型预训练数据是否将耗尽”这个话题时，要厘清两个问题：一是业内讨论的预训练数据是否将“耗尽”主要针对的是可用于大模型训练的文本数据，但大模型对空间数据、视频数据，以及传感器感应到的自然界中的海量数据的学习与利用才刚刚开始。也就是说由AI大模型学习和使用文本数据迈向这些上述提到的巨量数据，还将会面临一个巨大量级的扩张。二是未来我们一方面要持续强化大模型的预训练，但更重要的是研究推理，研究智能体，研究人机共生。“也就是在研究怎样让AI通过海量数据学习，能力变强的同时，更要研究怎样让人类也变得更强。不管AI能力有多强，人类最终要能够驾驭AI。”
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在《自然·通讯》发表的论文中，美国纽约大学副教授尼古拉·库库什金及其团队，研究了分别来自神经组织和肾脏组织的两种人类非脑部细胞。他们让这些非脑细胞接触不同模式的化学信号，模拟人类学习新信息时脑细胞接触化学物质神经递质的过程，以此来研究非脑细胞随时间推移的适应性变化。
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