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“在大模型内在机理没有探究清楚的情况下，我们目前的评测路径只能依靠从外部表现来推测内在能力。”穗志方说，未来应发展更系统的评测大纲、更具挑战的评测任务、更科学的评测方法。AI是否比人类更适合考试？尚未可定论。（记者 杨 雪）
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受体识别是病毒感染与传播过程中的关键事件。细胞上的受体分子既是理解病毒入侵机制的核心线索，也是构建感染模型、推动机制研究和药物研发的基础。然而，天然受体鉴定工作存在较高的不确定性与滞后性，有些重要病毒的受体鉴定几十年未有突破，严重阻碍了相关病毒学研究的深入推进。面对这一挑战，严欢团队另辟蹊径地提出了“设计人工病毒受体”的新设想，采取类似于“乐高积木”的模块化设计思路，将完整的受体分解为“病毒结合域（VBD）”与“人工受体框架（ARS）”两部分分别进行设计与优化，最终通过分子嫁接获得定制化病毒受体（Customized coronavirus receptors,CVR）。
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