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在实验室内灯火通明的环境下，所有人都在聚精会神地工作。经过连续数日的不眠不休，博凯和他的团队终于找到了突破口。屏幕上的数据流如同奔腾的河水，显示着“生命体征的溯源模型”成功通过了所有测试。这项技术能够准确地区分改造后的人类和普通人类的数据，彻底解决了AI系统中的致命问题。
博凯站在主控台前，目光紧紧盯着屏幕上的数据流。每一个细节他都不敢错过，因为他知道这次测试的成败将决定整个团队的命运。娜娜的虚拟形象悬浮在博凯的肩旁，她的声音带着坚定和温柔：“博凯，当前所有数据都在按计划进行，模型表现得非常稳定。”
博凯微微点头，随后转向团队成员，开始详细解释“生命体征的溯源模型”背后的理论：“我们这次的突破，主要依赖于对生命体征的深度追踪和分析。通过解析每个人独特的基因序列，我们能够追踪到基因表达的微小变化，从而判断一个人是否经过了基因编辑或身体改造。这种基因表达的变化就像是一种‘生物指纹’，每个人的体征数据都会呈现出不同的特征。”
艾玛博士疑惑地问道：“这种生物指纹是否足够精准？特别是在处理大规模数据时，我们如何确保不会出现误差？”
娜娜迅速插话，她的声音带着淡淡的机械音，却依旧显得温和：“根据最近在《Nature Genetics》上发表的一篇文章，研究人员提出了一种新型的多层次数据融合方法，可以将基因表达数据与环境影响结合起来分析。这种方法在多模态数据处理上表现出了极高的准确性和稳定性。我们可以借鉴这一方法，进一步优化我们的模型。”
博凯补充道：“没错，娜娜提到的这篇文章为我们提供了重要的理论支持。通过将基因表达与环境因素相结合，我们的模型不仅能够识别基因层面的变化，还能够对这些变化的影响进行溯源，从而准确区分出基因改造后的个体与未改造的个体。”
李明哲若有所思地说：“这种结合确实能够增强模型的准确性，但我们还需要考虑处理速度和数据整合的问题。大规模的数据输入可能会导致模型处理速度下降，特别是在实时诊断的情况下。”
娜娜的虚拟形象浮动了一下，随后在空中投影出一份来自《IEEE Transactions on Neural Networks》的研究报告：“这里提到了一种分布式计算架构，可以显着提高多模态数据的处理速度。我们可以将这一架构引入到我们的模型中，通过分布式处理来
