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临床研究显示，特发性肺纤维化进展过程中，病变是由肺组织边缘起始并向中心不断蔓延，进而引起肺功能发生进行性和不可逆的下降。2020年，汤楠实验室成功构建了一种可以高度模拟特发性肺纤维化发病特征的进展性肺纤维化小鼠模型，并在国际上首次证明：肺泡再生障碍导致损伤后激活的肺泡干细胞被卡在分化的中间状态，致使其暴露于持续升高的机械张力，这是诱发肺纤维化从肺叶边缘起始并不断向肺中心进行性发展的关键驱动因素。
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报道提到，除了提高计算能力之外，xAI还调整了其训练方法以改进 Grok 3的能力。例如它采用了合成数据集，即人工生成的专用数据集，而不是真实世界的数据，通过模拟各种场景来训练AI模型，确保数据集多样化且受控。这有助于提高AI的学习效率并解决数据隐私问题；Grok 3具备自我纠正机制，即允许大模型识别和纠正自身错误的AI技术，它通过评估其输出并将其与已知的正确响应进行比较，可以随着时间的推移优化其答案，从而减少错误并提高准确性；此外Grok 3还具备强化学习能力，该系统经过训练，可通过反复试验最大限度地提高积极结果，从而提高其决策能力。根据xAI和马斯克的说法，这些改进将通过使用多个验证步骤来减少机器幻觉问题的出现，通过可靠来源检查信息来提高逻辑准确性，并通过持续的自我评估和学习更有效地适应。xAI还宣称，Grok 3已经引入人工反馈循环和上下文训练，以确保更自然和准确地响应。
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