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　　　　当前，面对DeepSeek以高性价比强势破局，以xAI为代表的部分AI厂商依然坚持花重金“卷算力”，大模型领域为何会形成上述两种路径的分化？在田丰看来，这与“Scaling Laws”（尺度定律）的性价比降低有关。

2019年，哈佛大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队，使用在美国运行的DIII—D托卡马克装置上训练出的深度神经网络模型，以超过90%的正确率预警了JET装置的破裂事件。2022年，谷歌旗下DeepMind团队与瑞士联邦理工学院合作使用强化学习智能体在TCV托卡马克上实现了限制器、常规偏滤器、先进偏滤器甚至双环等离子体位形的控制。2024年，韩国中央大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队使用深度学习方法，在KSTAR与DIII—D托卡马克上成功预测了撕裂模不稳定性的增长概率，并结合强化学习算法，在提升等离子体比压的同时对撕裂模增长概率进行控制。

　　　　4，1月22日，达歌生物宣布完成了超2000万美元的A+轮融资。本轮融资由浙江省“4+1”生物医药与高端器械产业基金、Takeda Ventures、丰川资本、隆门资本、浩悦中国医疗健康基金以及AIM-HI Accelerator Fund等知名机构投资，现有股东元生创投继续加持。