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　　　　在前一代模型Evo 1的基础上，来自美国弧形研究所、斯坦福大学和英伟达公司的科学家携手开发出Evo 2。相较于Evo 1在8万个细菌、古细菌及病毒的基因组数据上进行的训练，Evo 2的训练数据量大幅提升，涵盖了12.8万个基因组。这些基因组广泛涉及人类、动植物及真核生物，囊括了9.3万亿个核苷酸。

“过去百年，创新的本质就是成本下降和生产力提升，在AI、IT乃至更多领域，大多数创新都与降低成本有关。”在日前举行的2025年世界政府峰会上，百度创始人李彦宏透露，如今，大模型推理成本已经实现了每年降低90%以上。以文心大模型为例，2024年，其日均调用量达15亿次，显著的规模效应降低了单位成本；同时，文心一言的深度搜索功能还支持调用外部工具来处理复杂任务，也能有效降低成本。

　　　　与一些发达国家相比，我国农产品产业预警体系面临信息碎片化、监测滞后性、分析浅表化等问题，导致无法实现数据共享、预警滞后，很难识别供应链深层风险，难以做到从田间到餐桌全程预警。例如，低价粮进口冲击市场的预警滞后，会给农民造成巨大损失；企业若不能及时获得国际粮价上涨信号，会增加采购成本。应利用卫星遥感、物联网、区块链等数字技术赋能，推动农产品产业损害预警体系升级，提高价格预测准确率，量化产业损害风险评估，自动生成应对方案，及时送达预警信息。这会推动粮食产业治理从被动应对变为主动预防，将风险化解在萌芽状态；从经验决策变为数据驱动，提升政策科学性；从政府主导变为多元共治，构建全社会参与的预警网络。