Machine-learning potential for silver sulfide: From CHGNet pretraining to DFT-refined phase stability

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大胆预测,2026 年 PPT 将不再是打工人的噩梦。但随之而来的新问题是:当 AI 能够完美代劳时,我们该如何使用 AI 生成更好的 PPT,避免自己沦为 AI 的「念稿机器」?

月之暗面的选择是成为能够提供生产力的“专业工具”。Kimi总裁张予彤表示:“与大公司竞争时,我们会刻意控制业务边界,专注大模型层、逻辑层、Agent层,以及PPT、数据分析、网站开发这类偏生产力、偏复杂任务的链路。”,详情可参考同城约会

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Radio 4,·24 Feb 2026,·27 mins

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