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另一方面是AI化学知识储备问题。现有算法多为“黑箱式”模型，融入的化学知识不够。换句话说，要拿下“化学博士学位”，AI还需“垂直发力”。徐波说，当前许多AI系统主要依赖数据驱动的方法，与不同领域知识结合程度不足。为解决这个问题，AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作，为化学领域开发专用算法和模型，发展各类科学化学语言表征等基本能力，以构建更强大的模型。
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如果能有一套完善的自我修复的自动化标定程序，那么这种情况就可以大大避免。实际上，王乾坤现在每天的主要工作就是参与这套自动化标定程序的开发。“程序开发有个过程，因为它还需要在量子计算机上不断地测试和验证，以保证其满足需求的可靠性。”王乾坤说。
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