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模型需要读懂自然语言条件，判断哪些信息真正关键，提出可能成立的中间结论，再将它们组织成一套完整证明。

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部分数据对模型至关重要，但重复度高、交互单一的数据，对模型几乎没用。

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这和传统自动化最大的区别在于： 传统自动化依靠固定代码，换产要重新编程，工况一变就停机调试，只能单点替代工位，无法自主迭代； 超级工站依托LaMPA世界模型自适应调整，支持跨工序全局协同，能持续自主学习优化，可标准化嵌入智能产线，越运行越适配。

但元医院需要的并不只是一个基座医疗大模型，而是一套能够持续生成医疗智能体的模型底座。

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