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　　　　另一方面是AI化学知识储备问题。现有算法多为“黑箱式”模型，融入的化学知识不够。换句话说，要拿下“化学博士学位”，AI还需“垂直发力”。徐波说，当前许多AI系统主要依赖数据驱动的方法，与不同领域知识结合程度不足。为解决这个问题，AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作，为化学领域开发专用算法和模型，发展各类科学化学语言表征等基本能力，以构建更强大的模型。

安卡拉大学地质科学应用研究中心教授塞勒玛·卡德奥卢介绍，研究团队在此次勘测工作中采用地质雷达技术，通过发射并回收无线电波，绘制地下结构的二维和三维图像，从而探明古墓的具体位置和整体构造。早在20世纪60年代，考古人员曾借助钻探机等设备圈定古墓大致位置，但始终无法确定具体坐标。如今借助高精度成像技术，古墓的精确方位和构造将被揭晓。

　　　　对于每次大模型迭代都会导致数据量需求急速增加的原因，沈阳解释称，这主要源于模型规模的扩大和性能提升的需求。随着模型参数数量增加，模型的学习和表达能力也随之增强，就需要更多的数据来充分训练这些参数，并确保模型具备良好的泛化能力。