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另一方面是AI化学知识储备问题。现有算法多为“黑箱式”模型,融入的化学知识不够。换句话说,要拿下“化学博士学位”,AI还需“垂直发力”。徐波说,当前许多AI系统主要依赖数据驱动的方法,与不同领域知识结合程度不足。为解决这个问题,AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作,为化学领域开发专用算法和模型,发展各类科学化学语言表征等基本能力,以构建更强大的模型。
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美国云软件企业赛富时公司的人工智能可持续发展主管鲍里斯·加马扎伊奇科夫认为,DeepSeek模型推动了人工智能降低能耗的步伐。“它是开源的,其用户不必预先训练一个类似大小的模型,而是可以从已有模型开始(研发),这样可以节省大量能源。对全世界来说,这是一件非常好的事情,我希望看到更多像这样的开源创新。”
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