边界
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因此严格意义的大气层上边界，就应该是“地冕”的边界，我们只需要通过对“地冕”中的辐射现象进行观测，就可以得到大气层边界的准确数据。
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而立足前沿的AI应用研究者，攻坚复杂系统、跨界难题，拓展学科边界。
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在这条路径中，“未知边界”不再是一个静态的疆域，而是在每一次对话中动态生成的自我审查过程。
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如何确认自己的未知边界，从而在此基础上作出可信的知识输出，是当前AI发展与AI训练中应当重视的认识论问题。
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有AI领域的专家指出：当前的AI大模型，很大的问题在于“大模型不知道‘自己不知道什么’”，即，对于自己的“未知边界”缺乏理性的认知。
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确认未知边界，AI训练应作认识论转向确认未知边界，AI训练应作认识论转向精选
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确认未知边界，最终是为了让知识的输出变得可信。
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基础研究者未必懂AI模型的落地逻辑，前沿应用研究者也可能忽视底层理论的边界约束。
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长期标准化训练，会形成一套固定的学习惯性：习惯于接收成熟定论、复刻标准作答，却较少主动多角度推演逻辑、辨析观点差异、发现理论边界。
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一种路径是让模型学习一个可自身查询的知识边界函数：给定输入，模型不仅检索参数化记忆，也同时查询外部知识库、搜索引擎或结构化知识图谱。
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它并非工程实现上的瑕疵，而是一个深层的认识论问题：一个缺乏“无知之知”的认知主体，如何可能划定自身的知识边界，并在此基础上做出可信的断言？
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如今基于人工智能认知大模型的科学研究，特别是在环境领域化学领域的研究成果层出不穷，想来已经成为学科前沿主流，持续向外拓展科研边界。
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科学探索的征途，从来不是坦途，无数硬核难题如同迷雾中的礁石，阻碍着人类认知边界的拓展。
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其二，明确评审人的评审边界：评审什么与谁来评审。
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评审人的主要职责是评审一项研究的新观点、方法与实验设计是否合理，至于格式与文字部分则是期刊编辑的工作，换言之，评审人是没有责任重新验证研究结论，这已经超出评审的边界，毕竟评审人不需重做投稿文章的实验，即便其中有学术不端行为发生也是评审人无力解决的。
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