推演計算後。
無一例外，都是在一本正經的胡說八道，根本就找不到真正問題所在。
對此，聶思恪沒有絲毫的意外。
AI的底層邏輯，說白了就是“算力”加“龐大的已有數據庫”。
可醫學研究，尤其是最前沿的生物醫藥領域。
充滿了無窮無儘的變量，未知的突變組合。
就拿這份乾預模型來說，是她聶思恪當年在哈佛醫學院，主攻腎病方向時。
結合了全球最頂尖的醫學理論，耗費了許多心血，絞儘腦汁才推導出來的半成品。
在沒有前人鋪路，數據庫內一片空白的情況下。
無論是什麼AI模型，都不可能從無到有的進行排錯。
“這可是目前全球腎病領域，最前沿、最燒腦的難題之一。”
“想解答出來，不但需要絕頂天賦，還需要下足真功夫才行！”
“姐姐已經替你試過了，想用AI偷懶可沒戲呦！”
聶思恪端起桌上的黑咖啡，輕輕抿了一口，嘴角罕見的露出了一抹淺笑。
那雙深邃的美眸中，也同時浮現出一抹濃濃的期待。
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在聶思恪看來，以江林的絕頂天賦。
想解開自己絞儘腦汁，給他設下的這道題並不難。
但前提是，必須要查閱近十年來，全球所有關於尿毒症前沿方向的核心SCI論文後。
才能真正摸到門道，揪出那些錯誤所在。
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