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推免制度的扩张，给学生提供了更多升学选择的同时，也让各高校面临激烈的“抢人”现状。学生为了寻求最优录取选择，普遍拿到多个offer后再决定最终去向；高校为了保障生源质量，采取超额发放offer的方式，以确保录取率。这种双向的“竞优”模式，虽然在一定程度上反映了学生的理性选择，但也加剧了高校和学生之间的信任危机。

需要看到的是，推免制度的推广和扩展的确为学生提供了更多的选择机会，但也的确存在系统上的漏洞。虽然教育部在政策层面赋予了“保研人”完全的自主报考权，但却缺乏相应的约束机制。高校择优，学生也“这山望着那山高”，导致学生和高校在推免过程中频繁违约，信任危机也成普遍现象，这当然是不利于推免制度的完善和有序运行。

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据悉，“科学智能前沿观察”涵盖AI for Science、Science for AI和科学智能基础设施三个维度。其中，AI for Science的前沿方向包括：垂直领域科学大模型、融入先验知识的AI模型、基于LLM模型的科学研究、从提出假设到自动验证的AI科学家以及复杂世界的多智能体建模。

“AI与基础科学的深度融合将开启AI与科学‘双螺旋引擎’共振驱动的科学研究新范式。”上海科学智能研究院院长、复旦大学浩清教授漆远对记者表示，“AI for Science和Science for AI，类似DNA和RNA的双螺旋结构。一方面，AI将成为科学研究探索的最前沿；另一方面，科学启发的AI也将成为实现AGI的重要支撑。”

在采访中，记者了解到，如何将AI运用于垂直的科学领域研究，加速科学发现，扩展科研边界威斯尼斯wns888入口官网，是AI for Science的核心主题。今年诺贝尔化学奖授予的AlphaFold2，即是AI算法用于解决科学领域重要问题的研究典范。AI for Science其他成功研究案例还包括AI可控核聚变、气象模型等。

但AI仍然面临数据稀缺、耗能过大、解释性较差等重大挑战。而人类科学家已经积累了各个学科领域的海量知识，如何将科学家的经验和知识，甚至直觉和启发式想法，转化为AI系统的能力，构成了Science for AI研究的重点。科学智能的新范式包括：AI驱动的灰盒模型、从单一尺度走向跨尺度、从单一模态到多模态。

“女娲-基因导航大模型”会首先开放基因调控关系图谱和预测接口，然后逐步完善功能。“女娲-生命流体大模型”则以全球最大器官流体力学数据库为基础，大幅提升流体模拟效率，助力脑动脉血液流动等疾病机制研究。“女娲-生命流体大模型”未来将开放模型功能，推动对如动脉硬化、血栓和肿瘤微环境变化等疾病的发病机制的研究，助力学术界和工业界进一步探索和优化生物医学领域的流体力学应用。