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“目前的大语言模型本质上是文字接龙，基于海量资料，预测下一个最可能出现的词句。通过不断预测，生成连贯和完整的文本。应对文科考试，大模型的用词不准或用了近义词，不太影响评分。但理科考试考验推理和计算，比如一道题有五步推理，大模型走偏一步，答案就全错。而且大模型的训练数据中，文科语料要远远大于理科语料。”国内一位大模型研发专家告诉科技日报记者。
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当前，智能可穿戴设备已成为日常生活的一部分，并在健康监测、远程医疗、人机交互等领域发挥着重要作用。相较于传统刚性半导体元件或柔性薄膜器件等，由智能纤维编织成的电子纺织品具有更好的透气性和柔软度，但目前智能纤维开发多基于“冯·诺依曼架构”，即以硅基芯片作为信息处理核心开发各种电子纤维功能模块，如信号采集的传感纤维、能量供应的发电纤维等，复杂的多模块集成必然增大了纺织品的体积、重量和刚性。
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