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int8 — 质量和大小之间的平衡。质量损失极小（约 1~3%），文件大小比 FP16 减少约 2 倍。
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The expressiveness objection is a bit more complicated. Let’s talk about that next.
从成药角度，AI在已上市药物的新适应症拓展上的应用机会更大，因为可供AI学习、分析的既往数据量足够多，但实践中仍需综合考虑药物专利周期和监管路径等关键因素。另外，由AI主导新分子设计并推动上市，也是必要且明确的行业努力方向。虽然落地效果还有待进一步验证，但我们对AI实际应用价值与发展潜力应该抱有信心。
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