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第三，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。
此外，然而，原则的明确不等于执行的到位。在实践中，独立董事的问责仍然面临多重障碍：举证困难、责任界限模糊、执法资源不足。要解决这一问题，或可从两个方向同时推进。
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