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根据第三方评估报告，相关行业的投入产出比正持续优化，运营效率较去年同期提升显著。
进一步分析发现，提升模型精度的关键是：高质量数据积累，及基于实验数据自动迭代的active learning系统。余论介绍道，训练数据主要包括三类：文献与专利数据；与学术机构合作授权的实验室数据；内部实验平台产生的高通量湿实验数据。其中，自有实验平台不仅积累了成功的验证数据，也沉淀了“失败”的负样本数据。这些稀缺的内部反馈，让AI系统在迭代中更加精准。
从长远视角审视，国家不搞短平快，鼓励长期主义。
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