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这正是科研人员长期以来面临的难题：一是科研成果在实际应用中的挑战；二是数据收集、处理与分析效率较低；三是大部分科研团队依旧采取“作坊式”工作模式，而平台化合作较为稀少；四是在材料研发等领域依赖经验和试错的方式进行突破。这些庞大的数据需要进行分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析以及异常检测等处理。只有在完成这些步骤后，隐藏的模式和未知的相关性才会浮现，否则只是无效冗余。同时，现代科学已进入复杂体系时代，传统的计算方法难以应对越来越多变量和计算复杂度所带来的瓶颈。
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在人机交互过程中，生成式人工智能应被视为具有一定自主性和目标导向性的参与者，而不仅仅是机械响应人类的指令。与人类进行交流对话的过程中，生成式人工智能通过不断监控和注意人类对话者的语言来理解掌握人类的目的意图，甚至能够感知到其中的情绪变化以及潜在态度，进而在某种程度上影响人类参与者的认知、情感和价值观。比如，一个人在与生成式人工智能的长期接触中，如果感受到智能机器在描述事实和理解自身意图方面的可靠性，那么会对人工智能产生一定的信任感，由此，智能机器蕴含的一些价值观必然会潜移默化地影响人类。
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