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复旦大学化学系教授、复鞍科技创始人 刘智攀 指出，AI4M 底层突破仍在于量化精度与跨尺度模拟。

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相比于依赖一个全能的 AI，作者更看好的是「agentic AI」架构，也就是机器人上运行的高层协调模型。

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用户在认知、运动、感官和环境方面的需求不同，因此很少能满足所有需求。

斯坦福大学数学家、美国数学会现任主席 Ravi Vakil 就专攻这个领域。