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　　　　在传统剧场中，角色和剧本早有预设，观众通常只是被动接受。但在这出戏中，观众被邀请来填补那些留白的部分，AI也并非只是机械化的工具，而是一个随时有可能产生奇妙回应的“搭档”。这样一来，我在台上等待AI和观众的回应时，就仿佛处于一个不确定的漩涡中心。观众的反应可能和我一样懵懂，也可能出现情绪的爆发；AI的回答有时深度不足，略显脱节，却又因这种“稚嫩”令观众感到新奇有趣。

对黑洞的形成、性质、结构及其演化规律进行研究，对于更深入认识宇宙的演化具有重要意义。国际上很多重要的天文设施，如美国激光干涉引力波天文台、意大利室女座引力波天文台等，都把探测研究黑洞作为一项重要任务。

　　　　谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS，一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报），他们发现，在用于评估表现的1320个指标中，GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。