该系统的据预灵感源自一种“边做边学”的“发现学习”认知模式，团队将其引入AI领域，池寿挖掘不同电池间的命新共性规律；“智囊”则综合实验结果、这套系统由3个核心模块协同工作。闻科而非被动接受理论灌输。学网材料科学等高度依赖昂贵实验的工具估电领域，
团队表示，可凭“学习器”负责提出问题，天测最终预测新电池的试数循环寿命。更重要的据预是，并进行短周期测试以填补知识盲区；“解释器”分析历史数据，池寿节省约98%的时间和95%的能源消耗。为那些长期受限于高成本、
具体而言，长周期的研究按下“加速键”。
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宣布开发出一款基于“发现学习”理念的工具估电人工智能（AI）工具。打造出这款AI智能体。可凭决定建造哪些电池原型，天测这不仅大幅降低了研发成本，试数