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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化,涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释,现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力,以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
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“有一次我喝水时,发现水位下降了一点,我就告诉自己,这一定是外面的人在抽水,只要把水抽干,就算他们找不到我,我也能自己走出去。”小周说,即使理性告诉他,把也许连通着地下河的溶洞水抽干是不可能的,但自己感性上仍然要相信奇迹正在发生。
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