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对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。
“在这种情况下，我们要高度重视易感人群、脆弱人群，尤其是老年人群和有基础病的人群，还有婴幼儿等。”王贵强建议要做好个人防护，如果出现上呼吸道感染症状时要及时进行病原体诊断，并针对性治疗，如流感可以应用奥司他韦或玛巴洛沙韦等抗流感病毒药物，老年人、儿童和有基础性疾病的患者更要早期使用抗流感药物。若是新冠病毒感染，则早期应用抗新冠药物，缓解症状、缩短病程、降低重症和住院风险、减少进一步传播的风险。
施明德，1941年1月15日出生于高雄市，1961年，毕业于台湾陆军炮兵学院。1979年12月，因“美丽岛事件”被捕入狱，被判无期徒刑。1990年5月20日获特赦出狱。1992年，施明德参选台湾民意代表，并在台南市以第一高票当选。1993年11月，施明德接任民进党主席，并于1994年5月蝉联第六届党主席。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。