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然而，与模拟不断膨胀的宇宙相比，宇宙流体动力学模拟的计算成本要高得多，难度也更大。以往，科学家无法模拟像智利鲁宾天文台等大型望远镜观测到的、跨越数十亿年时间的宇宙区域的流体动力学情况。但在最新研究中，他们在“前沿”超级计算机上实现了这一点。
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简而言之，机器学习是人工智能的核心驱动力，它通过从海量数据中提取有价值的信息，帮助人类做出预测、判断和生成所需的内容，从而提升任务处理效率，将人力从繁重、重复、低级和危险的劳动中解放出来。2024年的诺贝尔物理学奖颁给了约翰·霍普菲尔德和杰弗里·欣顿，以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。展望未来，机器学习通过不断发展，必将为人类社会带来更大惊喜。
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