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当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。
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从“按分计价”到“按厘计价”，再到如今“零元购”，在中国科学院科技战略咨询研究院研究员周城雄看来，上述转变的发生，与相关技术的进步和规模效应有关。他提到，随着算法和硬件技术的不断进步，以及更多企业和个人参与到大模型的研发中，大模型的训练成本正逐渐降低。“DeepSeek-R1就是一个例子。”
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