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　　　　二是个性化情智分析能力。人的情感表达具有个体差异，同样的表情或语句在不同个体、不同语境下的解读可能存在本质区别。因此，人工智能需要具备个性化情智分析能力，能够根据个体差异进行精准识别，避免情感误读。随着大模型、强化学习和超图计算等新技术的涌现与进步，人工智能显著提升了复杂数据分析能力，能够提供更加个性化的情感沟通功能。

早在2007年，坎特伯雷大学物理学家戴维·威尔希尔就提出“时间景观”的标准宇宙学替代模型。此次在新论文中，威尔希尔领导的研究团队再次观察了Ia型超新星。通过分析超新星光变曲线，他们发现，宇宙正在以“更不规则”的方式膨胀。新发现进一步支持了“时间景观”模型。

　　　　据了解，DeepSeek-R1通过优化算法采用MoE（混合专家模型）架构、MLA（多头潜在注意力机制）等技术，使得GPU集群使用效率远超行业平均水平，模型训练的算力需求显著降低。公开数据显示，DeepSeek-R1的模型训练成本仅为560万美元左右，“相比OpenAI的GPT-4模型高昂的训练费用，大模型应用的成本可以说降到了‘白菜价’。”周城雄说。