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训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这将引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。
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基于此，祝斌及其研究团队提出了一种基于等离子体激元共振增强的新型探测方法，能显著提升半导体探测器对轻暗物质的灵敏度，尤其适用于被宇宙射线加速的高速度暗物质。团队构建了融合相对论性暗物质粒子动力学、非相对论性电子多体系统理论及第一性原理计算的综合分析框架，系统揭示了暗物质激发等离激元的微观过程，通过分析基于Skipper-CCD技术的SENSEI和DAMIC实验数据，给出了对质量范围1 keV-1 MeV的暗物质-电子耦合强度迄今最严格的限制。
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