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此前，计算机科学家在解决这一问题时，往往要在两种关键策略之间做出选择。一种是以铁路网络为模型，每次迭代都要计算整个网络部分并调整交通流量；另一种则受电网中电力流启发，在每次迭代中计算整个网络，但对网络每个部分的修改流量使用统计平均值，以加快计算速度。
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“大模型的研发门槛非常高，需要投入大量资金和人力。更多的走出高校的AI人才需要懂得大模型的原理逻辑，在此基础上拓展更多应用场景，针对不同场景作定制化研发。”贾子熙认为，人工智能尤其是大模型，可以通过向不同行业的垂直渗透，带来更为繁荣的就业市场。
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