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　　　　Thinking Machines Lab最后还强调要在实践中学习。研究与产品共同设计，产品通过部署实现迭代学习，而优秀的产品和研究则相互促进。对于人工智能安全的经验和迭代方法，其表示最有效的安全措施来自前瞻性研究和细致的实际测试的结合，要衡量真正重要的东西，重点了解系统如何在现实世界中创造真正的价值，公司也表示最重要的突破往往来自对目标的重新思考，而不仅仅是优化现有指标。

鉴于此，耶鲁大学团队引入了一种适配器。这种适配器设计灵活，能将任何类型探针与任何类型目标连接起来。新技术成功的关键是适配器与目标绑定时间非常短，很容易从一个目标切换到下一个目标。这使FLASH-PAINT的成像速度提高了100倍，且成本远低于当前超分辨率显微镜技术。

　　　　参与本次调查的受访者中，00后占14.4%，90后占40.5%，80后占34.4%，70后占8.5%，60后占2.0%，其他占0.2%。家乡在东北地区的占7.6%，华东地区的占26.7%，华北地区的占19.9%，华中地区的占16.1%，华南地区的占19.2%，西南地区的占8.0%，西北地区的占2.5%。