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　　　　“我们和观众们交流时，发现大家普遍感觉这次线下观赛体验很好。这也是我们解说高校赛事和职业赛事发现的差异，高校赛事虽然也充满了竞争感，但相对来说氛围更加轻松和友好，观赛体验很好。职业赛事则更加严肃和紧张，选手们需要承受更大的压力和期望。”一位解说嘉宾告诉记者。

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。

　　　　其次，公司强调人类与人工智能的合作，不会只专注于制造完全自主的人工智能系统，而是建立与人协作的多模态系统。目标是打造更具灵活性、适应性和个性化的人工智能系统，构建能够适应人类的所有专业知识的人工智能，并实现更广泛应用。