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为了克服这一难题，研究人员开发了一种名为“OWSum”的分子气味预测算法，并同时引入了另一种基于神经网络的算法。这两种算法的任务是通过分析气相色谱法和质谱分析提供的分子组成数据，来确定实验酒类样本强烈的香气，并判断其产地。
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“今年以来大火的DeepSeek，将为智能驾驶带来显著的技术提升和成本的降低，进一步推动智能驾驶技术的应用。”在曾文翔看来，DeepSeek所拥有的独特技术优势，如混合专家架构（MoE）、群组相对策略优化（GRPO）和多头潜在注意力机制（MLA）等，显著提升了智能驾驶模型训练效率，缩短了推理响应时间，降低了算力需求和训练成本。与之前的AI大模型需要种种限制、成本较高相比，DeepSeek不仅功能更为强大，而且几乎没有限制且完全免费，堪称AI大模型的重大技术进步。公开报道显示，包括比亚迪、吉利、东风、长城、极氪、智己等在内，至少已有超过20家车企宣布完成与DeepSeek的深度融合，且这一数量还在持续增长之中。智驾接入DeepSeek以后，AI回答的准确率相比之前整体平均提升了15％。在一些特定的案例下，回答准确率提升了85％。“DeepSeek的开源模式，降低了AI对智驾的支持门槛，不仅将大幅提升智驾技术水平，也有望使智驾普及出现前所未有的快速增长。”曾文翔认为。
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