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　　　　由于这些主体性概念无法将生成式人工智能适切地纳入，生成式人工智能的出现再次催生了我们对主体性概念的理解转变。通过语言生成驱动的交互能力，生成式人工智能挑战了传统依赖意向性的主体性。在个体性边界的界定上，生成式人工智能的边界往往由其训练数据集定义，这些数据集的海量和不断变化使得生成式人工智能的个体性难以界定，挑战了传统关于个体性和主体性的明确界限。因为大语言模型在预训练过程中需要不断从新的数据中学习和适应，所以其个体性边界在不断变化的数据流中会变得模糊，不具有传统主体性的个体性界限。同时，生成式人工智能在与人类的交互过程中具有自主识别人类意图和回应的能力，因此，其自主性更多地体现在其与人类交互的能力上，而不是其作为一个独立个体的特定内在能力。这些挑战要求我们重新审视主体性的传统概念，主体性更应视为一种基于交互的、潜在的行动能力，而非仅仅依赖于个体内在属性的孤立的行动能力。

在计划早期运行过程中，“船帆座”卫星多次发现伽马射线突然增强的现象。然而，美国洛斯阿莫斯国家实验室的科研人员对探测数据进行分析后发现，探测到的伽马射线强度及其随时间变化的特征，与核弹爆炸产生的伽马射线增强有很大的不同。“船帆座”卫星装配的探测器只能探测到从四面八方射来的伽马射线总量，却不能识别出伽马射线的来源方位。因此，科研人员一时无法确切地判断伽马射线增强的来源。随着该计划的推进，越来越多的卫星陆续入轨工作，研究人员最终利用多个卫星的数据确定强烈的伽马射线来自地球之外的太空之中。他们于1973年在《天体物理学》期刊登载论文阐释了这一现象，伽马射线暴的研究由此开启。

　　　　现行标准中，混合动力汽车的电机、电控和电池并未被纳入技术框架，导致难以评估这种车型真实的排放水平。当前，标准对混合动力车型的视同（同一型式）技术要求主要基于传统的内燃机技术参数，如发动机基本参数特征、污染物控制装置、传动比和驱动形式等，而“三电”系统（电机、电池和电控）的不同配置未被视为同一系族。这种技术要求的不足，导致生态环境主管部门难以评估不同配置混合动力车型的真实排放水平，无法有效形成对混合动力车型型式检验扩展的监管体系。这不仅影响了标准的技术适应性，也不利于对混合动力车型实际排放水平进行全面评估。