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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
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财报显示，11月，文心大模型日均调用量达15亿次。相比去年第四季度披露的5000万次，一年内增长30倍。而三季度内，百度推出的ERNIE Speed Pro和ERNIE Lite Pro两款增强的轻量级模型，进一步扩展文心系列模型的丰富性。截至11月，飞桨文心生态开发者数量已达1808万。
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