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不可忽视的是,然而,应用繁荣不等于高枕无忧。我国人工智能在基础理论、关键核心技术等方面还存在短板弱项,集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术刻不容缓。春节前夕,个别人工智能平台出现的系统崩溃,表面看是算力不足的偶发事件,实质反映的正是AI基础设施仍有待完善。应用层面的热闹,不能掩盖基础层面的短板;流量竞争的喧嚣,不应淹没技术攻关的紧迫。

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与此同时,其次是科学探索路径的转型,从科学家的“假设驱动”转向AI的“数据驱动”。传统模式高度依赖顶尖学者在现有认知范围内提出假设并进行漫长验证,难免存在认知局限。新兴的数据驱动模式能融合文献、知识网络、实验数据等多源海量信息,自动挖掘并形成底层基础假设。AI识别复杂关联的能力,为药物研发这类高复杂度任务开辟了新途径。。关于这个话题,safew提供了深入分析

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