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此外，团队还使用GET模型揭示了患病细胞中隐藏的生物机制。在一个具体案例中，针对一种遗传性儿童白血病的研究显示，AI成功预测了某些突变会破坏决定白血病细胞命运的两种转录因子之间的互动，实验证实了AI的预测。这增强了人们对这种疾病驱动机制的理解。
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“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来，端到端的神经网络可以通过AI来自己学习，很快掌握海量的知识和技能，理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是，现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”，测试表明，有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则，但有时也会犯低级的错误，甚至可能出现分不清红绿灯的情况，这被行业称为“上限很高，下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足，因此，目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络＋编程”的方式，最大限度保证系统的安全性。
免费平码3中3资料两组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。
