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这种转变的关键，在于磁重联过程中等离子体温度和密度的显著下降。当主X点的等离子体温度和密度突然降低时，会导致压力衰减和磁扩散系数的增加，从而触发更快的动态佩切克式磁重联。研究团队发现，这种新型磁重联获得的最大重联速率能够达到0.06以上，明显高于离子体不稳定性这种目前主流的快磁重联模型所预测的重联率。
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大模型对算力的需求巨大。清华大学电子工程系长聘教授汪玉在会上提到，训练GPT-3的耗电量为128.7万度，相当于国内348个家庭一年的生活用电，但这仅仅是前期训练所消耗的电量。据汪玉介绍，GPT每日访问量约为2.7亿次，平均每次访问5个问题，每月用在回答问题上的推理计算耗电量则是1872万度。
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