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“目前的大语言模型本质上是文字接龙，基于海量资料，预测下一个最可能出现的词句。通过不断预测，生成连贯和完整的文本。应对文科考试，大模型的用词不准或用了近义词，不太影响评分。但理科考试考验推理和计算，比如一道题有五步推理，大模型走偏一步，答案就全错。而且大模型的训练数据中，文科语料要远远大于理科语料。”国内一位大模型研发专家告诉科技日报记者。
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“高高兴兴”的年轻人铆足了劲儿投入创新海洋，不断迸发创新火花。李志强希望将这股创新浪潮推得更远一些。他对创新工场的发展有3个期许：一是将隐性知识显性化，让那些藏在大国工匠脑中稀缺的、难以被传承的知识，通过数据化的手段用机器显现出来；二是将显性知识标准化，让技术知识结构化、标准化，人和机器都能读得懂；三是将工艺知识软件化，让金色塔尖的高端工艺知识通过软件实现低成本的复制，跨企业共享。
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