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计算流体动力学广泛应用于航空航天、汽车工程、船舶设计等领域,与飞行器、汽车及船舶的外形设计都紧密相关。算力提升可以加快飞机、汽车的更新迭代并降低设计成本。然而,传统计算机越来越难以满足这些领域对计算规模、计算精度和计算速度的要求。
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陈兵在多家互联网企业调研时发现,当前诸多网络平台使用的人工智能算法与传统算法不同,“传统算法是预设程序、结果可预测,而现在的神经网络大模型算法具有自我学习能力,输出结果的走向难以预测,因此不可避免地会面临风险”。
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