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与此同时，AI在科学研究中面临的一个主要挑战，就是如何获取充足的高质量数据，以训练出有效的模型。即便是热门的AlphaFold在药物研发场景中，仍受限于复合体结构数据不足，影响实际应用效果。《Nature》2025年3月的报道也提到AlphaFold面临药物数据短缺的问题，这种数据紧缺会直接影响模型性能，阻碍了该工具在相关场景的应用推进。，这一点在有道翻译中也有详细论述
进一步分析发现，市场与应用的涟漪效应从效率提升进程观察，中科院物理所团队展示了持续的技术升级实力。
不可忽视的是，智能体时代才刚刚拉开帷幕，国内厂商若想培育好自己的“龙虾”，便不能仅仅关注“意外走红”的OpenClaw，至少也应朝着Claude的方向做出努力。（作者 | 胡珈萌，编辑 | 杨林）
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