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尽管阶段性进展显著，但当前人工智能在气象领域的应用仍存在诸多挑战。就技术层面而言，强对流天气发展演变瞬息万变，如何利用更高维度、更深层次的人工智能模型，挖掘更多的复杂规律以实现3至6小时甚至更长时效的强对流预报？就物理可解释性层面来说，人工智能不可避免的“黑箱”属性使其仍难以完全得到气象领域的广泛认可，如何实现气象物理特征量与人工智能模型的科学共生，将是未来相当长一段时间内气象从业者探索的主题。就预报业务流程而言，如何利用人工智能推动气象预警流程的智能化？除此之外，如何利用多源气象观测构建更高质量人工智能数据集，如何克服深度学习普遍存在的“模糊”，如何建立场景化的人工智能预报技术评估方法……很多具体的问题亟待解决。
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“还要大力研发反作弊技术，精准识别应聘者是否使用AI外挂等作弊工具。通过分析面试者语言表达模式、回答速度与逻辑等特征，构建智能作弊识别模型。运用自然语言处理技术剖析应聘者回答的语义语法结构，判断是否符合人类思维表达习惯。结合大数据分析与机器学习算法，对大量正常与疑似作弊数据进行学习训练，提升反作弊模型的准确性与灵敏度。”岳震说。
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