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然而,论文表示,要想获得成功,AI虚拟细胞需要实现3个目标:首先,它必须使研究人员能够创建跨物种和细胞类型的通用表征;其次,它必须准确预测细胞功能、行为和动态,并理解细胞机制;最后,AI虚拟细胞还要能在计算机上进行实验,以检验假设并指导数据收集,从而以远低于当前的成本和速度扩展虚拟细胞的能力。
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参数量大是大模型最突出、最早为人所关注的特点。近两年来,规模扩张是大模型企业迭代的主要路径。主流大模型的参数从百亿级逐渐迭代至数千亿,甚至万亿规模。然而,扩大参数量的瓶颈已开始显现。国内外权威专家和组织已经有大量报告表示,Scaling Law(缩放定律)开始显示出边际效益递减的现象。这意味着单纯增加计算资源、提高参数规模或数据量不再能如以往那样显著提升模型性能。
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