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由于这些主体性概念无法将生成式人工智能适切地纳入，生成式人工智能的出现再次催生了我们对主体性概念的理解转变。通过语言生成驱动的交互能力，生成式人工智能挑战了传统依赖意向性的主体性。在个体性边界的界定上，生成式人工智能的边界往往由其训练数据集定义，这些数据集的海量和不断变化使得生成式人工智能的个体性难以界定，挑战了传统关于个体性和主体性的明确界限。因为大语言模型在预训练过程中需要不断从新的数据中学习和适应，所以其个体性边界在不断变化的数据流中会变得模糊，不具有传统主体性的个体性界限。同时，生成式人工智能在与人类的交互过程中具有自主识别人类意图和回应的能力，因此，其自主性更多地体现在其与人类交互的能力上，而不是其作为一个独立个体的特定内在能力。这些挑战要求我们重新审视主体性的传统概念，主体性更应视为一种基于交互的、潜在的行动能力，而非仅仅依赖于个体内在属性的孤立的行动能力。
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为预测蛋白质结构，贝克团队2021年开发出“Rosetta折叠”模型，并被《科学》杂志评为2021年年度突破。2023年，基于“Rosetta折叠”的深度学习模型“RFdiffusion”问世。该模型能测试拥有不同结构元素的设计组合，并从头开始产生蛋白质。该模型还能执行不同的任务，设计氨基酸、寡聚体（多亚基聚体）、有治疗或工业应用前景的复杂结构。
港澳宝典官方入口得益于哈尔滨举办第九届亚冬会，约旦奥委会给了谢里夫圆梦的机会，他注册成为约旦队的高山滑雪运动员，并在开幕式上作为该代表团旗手及唯一参赛运动员入场，“整场仪式，我的笑容就没停止过，那种感觉非常幸福。”但他也向中青报·中青网记者透露了“孤独”，他注意到，本届亚冬会上，很多热带的国家和地区都派出了运动员参赛，甚至有的代表团阵容庞大，这让他找到了此行的意义，“我希望让更多人看到真实的现状，让冰雪运动能在约旦和其他阿拉伯国家获得更多关注，无论来自沙漠还是热带，我们需要知道冰雪运动的存在，才能投身其中。”
