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此前,图形神经网络(GNN)机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点,原子键表示为图形的边,可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难,这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
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在田丰看来,DeepSeek系列模型实现了两项突破。一方面,开源模型性能追平了闭源模型;另一方面,面向C端用户的应用程序即时推出,吸引了海量的用户需求。“这也就迫使部分AI企业要重新考虑,改变或调整原本的商业模式和策略,尤其是那些昂贵的闭源模型企业。”
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