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本项研究通过人工智能的深度学习方法,对国际斯隆巡天三期释放的类星体光谱数据进行微弱信号搜寻和数据分析,发现107例宇宙早期星系内的冷气体云块成分的关键探针中性碳吸收体。相关研究方法与成果对探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式,也充分显现人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力和前景。研究成果论文5月15日在国际天文学顶级期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上发表。
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12月5日,OpenAI发布了新的OpenAI o1模型。尽管该公司未透露模型的规模或训练数据集大小,但o1采用了新方法:在强化学习上投入更多时间,让模型对每个回答进行更深入的思考。这标志着一种转变,即从依赖大规模数据集进行预训练,转向更注重训练和推理。
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