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另一方面是AI化学知识储备问题。现有算法多为“黑箱式”模型，融入的化学知识不够。换句话说，要拿下“化学博士学位”，AI还需“垂直发力”。徐波说，当前许多AI系统主要依赖数据驱动的方法，与不同领域知识结合程度不足。为解决这个问题，AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作，为化学领域开发专用算法和模型，发展各类科学化学语言表征等基本能力，以构建更强大的模型。
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茶树是全球重要的叶用型经济作物。研究发现低温是限制其生长和地理分布的主要环境胁迫因素之一。传统研究认为，植物可通过释放挥发物单向传递胁迫信号，但邻近植株能否“回应”并形成互助机制始终成谜。为此，宋传奎团队设计了气体双向交流实验，发现当受低温胁迫的茶树（供体）周围有正常茶树（受体）存在的情况下，供体的抗寒能力会显著提高，证实了茶树存在着“抱团取暖”的现象。基于此，团队提出了一个大胆的推测：受体植株并非被动接收信号，与人类的语言交流类似，植物之间也存在“对话”交流。
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