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本项研究通过人工智能的深度学习方法，对国际斯隆巡天三期释放的类星体光谱数据进行微弱信号搜寻和数据分析，发现107例宇宙早期星系内的冷气体云块成分的关键探针中性碳吸收体。相关研究方法与成果对探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式，也充分显现人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力和前景。研究成果论文5月15日在国际天文学顶级期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上发表。
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中国人民大学新闻与社会发展中心研究员 曾持：“生成式AI”的拼接本质和谣言有很强的亲近性，二者都属于“无中生有”——创造看起来真实合理的信息。AI让造谣更加简单和“科学”了，因为AI会根据热点事件总结规律、拼接情节，很快就能制作出符合人们“期待”的谣言，让传播更加迅速。
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