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近期,以ChatGPT为代表的大模型技术正开启人类社会智能化的新纪元。研究人工智能成功案例背后的技术原理,探索人工智能驱动的科学研究（AI for Science,AI4S）新范式,对促进我国科技进步、增强国家竞争力具有十分重要的意义。文章首先以数学、物理学、生物学、材料科学领域为例,简述AI4S的研究进展。其次,面向近年来最为成功的人工智能范例,分析AlphaFold和ChatGPT的基本原理和关键技术。最后,在以上分析的基础上,从算法、模型、数据、知识、人的因素等角度,总结大模型时代人工智能技术发展新趋势,探讨AI4S研究新范式。 相似文献
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非连续变形分析是针对非连续介质的数值计算方法。该方法存在计算效率较低的问题,而方程组求解是瓶颈。研究非连续变形分析在不同的计算条件下,选择不同的方程组求解方法可获得的计算效率。基于OpenMP与CUDA分别并行实现Jacobi迭代法与Jacobi预处理共轭梯度法,分析问题规模、计算时步长、块体接触关系对方程组求解效率的影响。通过算例测试,获得不同条件下选择方程组求解方法的经验公式,可有效指导非连续变形分析的并行方案设计。 相似文献
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