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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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中国信息通信研究院技术与标准研究所工程师 龚正:像类脑智能、量子计算等新型计算架构的探索,有可能为大模型提供颠覆式的算力支持。未来成本下降,不单仅仅依赖单一环节的优化,而是算法、硬件、能源效率的协同升级。
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