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生物学智能体的“马车城”困境:为什么AI科研的瓶颈不在算法,而在基础设施?
生物学AI智能体频频出错的本质是科学数据库缺乏机器可读接口,而gget virus等确定性执行层的出现证明了,在科研领域,构建稳健的数据基础设施比单纯追求模型推理能力更具战略价值。
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