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开源证券研报认为,DeepSeek有望对智能座舱带来催化并节约算力,提升座舱交互体验。汽车的智能座舱作为人工智能的代理载体,DeepSeek—R1模型的接入有望带来更优的座舱交互体验,令智能座舱实现前所未有的功能提升,并有望孕育全新应用场景。同时,该模型对算力的节约也让模型更容易在座舱端本地化部署,实现更优的体验。中国汽车流通协会专家委员会成员颜景辉认为,更多技术的搭载,能够帮助车企降低成本,让智能技术更快普及,为更多消费者带来智能化体验。
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此前,图形神经网络(GNN)机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点,原子键表示为图形的边,可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难,这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
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