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“AI 寒武纪” 有些研究者认为，人们对 RSI 的想象方式本身可能就是错的。

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所以这一次，团队转向求助 AI。

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图 2：解释性机器学习驱动的界面材料精准筛选 本研究采用的 SISSO（Sure Independence Screening and Sparsifying Operator，独立筛选与稀疏算子） 算法，是一种巧妙结合了符号回归与压缩感知的解释性机器学习方法。

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作者团队简介 第一作者李文杰为上海创智学院 LeapQuest 团队负责人，上海创智学院、上海交通大学、上海交通大学医学院附属瑞金医院联合培养在读博士生，主要研究方向为 Visual Reasoning、Multimodal Large Language Models 与 Medical AI Agents，共同第一作者张钰杰为上海创智学院、复旦大学联合培养博士生，主要研究方向为 Vision-Language Model Reasoning、Reinforcement Learning 与 Large Language Models。

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相似的思维方式和碰撞出的新视角，对推进研究十分有益。

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