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当然，这种新范式也带来了挑战。一方面，数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑，但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差，影响研究结果的可靠性。另一方面，科研人员需要具备跨学科的知识背景，包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求，一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外，医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要，但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享，是一个需要深思的问题。
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“如果不去做手作，我可能会把这些时间用来刷短视频。”邢梓涵觉得，年轻人爱上手作是一个非常好的现象。“现在大家容易沉浸在虚拟世界中，对手作的热爱和关注，可以帮助大家回归现实生活，也可以把大家的注意力从碎片化的娱乐活动，转移到一种更需要专注力和投入感的项目上。”
奥门最精准12码记者获悉，2023年开始，吉利便与阶跃星辰在预训练大模型、垂直领域大模型、应用场景设计、工程开发等方面展开了深度合作。在此次合作中，吉利牵头了场景设计、模型测评、工程开发等业务，阶跃星辰主导了模型预训练等业务。
