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此前,图形神经网络(GNN)机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点,原子键表示为图形的边,可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难,这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
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但涉及公文写作领域,大家的不安感却更为强烈,因为“程式化”的公文写作好像比原创文学更容易被AI掌握。有公务员称,自己在用DeepSeek写材料后,“有一种巨大的失落感”,因为在要求规范性和逻辑性的公文领域,AI好像比自己做得更好。但也有网友指出,“笔杆子”的核心竞争力,已经从文字写得好,变成了掌握工作的思路、掌握单位的情况。“闭门造车只研究材料写法是行不通了,还是要掌握业务。”
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