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　　　　沈阳强调，我们讨论近来在全球引发高度关注的“AI大模型预训练数据是否将耗尽”这个话题时，要厘清两个问题：一是业内讨论的预训练数据是否将“耗尽”主要针对的是可用于大模型训练的文本数据，但大模型对空间数据、视频数据，以及传感器感应到的自然界中的海量数据的学习与利用才刚刚开始。也就是说由AI大模型学习和使用文本数据迈向这些上述提到的巨量数据，还将会面临一个巨大量级的扩张。二是未来我们一方面要持续强化大模型的预训练，但更重要的是研究推理，研究智能体，研究人机共生。“也就是在研究怎样让AI通过海量数据学习，能力变强的同时，更要研究怎样让人类也变得更强。不管AI能力有多强，人类最终要能够驾驭AI。”

想象一下，在大约80万年前——比农业出现还要早得多的时候，一个小小的基因复制事件悄然发生，就像一颗石子投入了平静的池塘，激起层层涟漪。这颗“石子”就是唾液淀粉酶基因的首次复制，它让早期人类具备了更高效地分解食物中淀粉的能力。一项由美国布法罗大学和杰克逊实验室主导的研究，利用了先进的基因组技术，如光学映射和长读测序，为我们揭开了这个古老故事的一角。

　　　　之前研究已证明，可将非常小的物体纠缠在一起，如在单个电子间实现纠缠。但现在，芝加哥大学研究团队利用声波谐振器实现了更大尺度上的纠缠。这里的纠缠并非发生在构成谐振器的分子、原子或其他粒子之间，而是发生在谐振器产生的“声子”之间。