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　　香港马料一体版V1.4.1（2025已更新）—湖北之窗

　　　　成伟介绍，实际上，人工智能给出的建议在全面性上是超过人的。但目前来说，我们还需要给人工智能进行专病的训练，就好比带小孩一样，要拿很多正确的习题或者说病例来训练他、“投喂”他，必须得教他1+1=2、不能是1+1=3。训练最大的难点就在于我们需要保证前期训练的内容是正确的，但这种“数据清洗”的过程非常耗时，需要专业的人去“标化”，所以我们到这一步还有一段距离。而患者和医生所用的模型是不一样的，现在已有的数据库可以回答一些诊断问题，但它所用到的训练材料不是非常专业、广泛的正确材料，它可能只是用一些指南或者教科书等很成熟的材料进行训练的结果。

SLAC的詹姆斯·克莱恩指出，这些超快X射线将帮助科学家为材料和分子内部正在发生的事情拍摄更详细的影像。它还可能催生新技术，捕捉电子等微型粒子正在进行的过程，此前这些过程一直难以被记录。例如，利用这种新的X射线可为分子内部电子行为“拍电影”——先从一个原子的角度拍摄，然后从相邻原子的角度拍摄，可从根本上提高科学家对电池等系统内化学反应的理解。

　　　　成伟介绍，现在有很多患者拿着DeepSeek去看医生，“DeepSeek告诉我现在这个情况是什么诊断、我得用什么药，你给我开这个药吧”，这也是现在的“医患新生态”。但是这个诊断结果不是那么准确，因为目前人工智能只能给一个参考的诊断，最后的核定还是得靠医生，其中甚至还有可能会出现一些“AI幻觉”。