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　　　　姜耀东认为，大模型的出现是技术发展的必然趋势，其在教育领域的应用潜力巨大。大众既不能因担心滥用而完全禁止，也不能对潜在风险视而不见。通过技术约束，能够在推动技术创新的同时，守住学术研究的底线，让大模型成为教育创新的有力助推器，为教育事业发展贡献力量 。

然而，控制这类机器人绝非易事。从OpenAI到谷歌“深度思维”公司，都致力于将多功能学习算法（基础模型）嵌入机器人，以便其在聊天时表现得更像人类。这些想法的核心是给机器人灌输常识，使之能胜任各种任务。英伟达公司机器人技术营销专家杰拉德·安德鲁斯强调，机器人技术目前正处于变革的关键时刻。该公司于3月推出了一款专为人形机器人设计的通用AI模型。谷歌“深度思维”公司则创建了现有最先进的机器人基础模型之一RT-2，其可以认出明星的照片，尽管之前受到的训练中该明星并未出现过。

　　　　现今科学研究中，尤其是材料科学、合成生物学、化学、天文学和地球科学等领域，科学数据呈现出爆炸式增长。为了从这些海量数据中挖掘出知识规律，传统方法（如计算机仿真和手动实验）常显得力不从心。例如，在2005至2015年间，基因组学的序列数据几乎每7个月就要翻一番。而在天文学中，自1990年起运行的哈勃太空望远镜每周能传回约20GB的原始数据。