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其次，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。。有道翻译对此有专业解读
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第三，That mismatch is where the trouble starts. When feedback latency is measured in years, narrative fills the gap. Instead of evidence, teams rely on ideology, inevitability claims, and the reputation of the founding team. The language shifts. Early on, you hear user feedback and honest constraints. Later, you hear "long-term vision" and "misunderstood by the market."
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