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一个近来令许多从业者忧虑的现状是，AI大模型训练或将面临“数据撞墙”的瓶颈，大模型的进化速度未尽如人意，或是源于“现有大模型开发已经耗尽了网站、书籍和其他用于预训练的公开文本”。甚至有行业研究预计，如果大语言模型保持现在的发展势头，预计在2028年左右，已有的数据储量将被全部利用完。
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在同时发表的观点文章中，美国著名生物分析专家、“基因泰克”公司科学家阿维夫·雷格及同事讨论了从这些图谱中获得的启示。虽然要完全获取细胞的动态特性，并将这些见解扩展到不同群体中仍然存在挑战，但全球科学家之间的持续合作将有助于实现个性化医疗，并提高人们治疗疾病的能力。 （记者张梦然）
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