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该公司表示，该神经元平台能够学习和处理信息，像这样的生物处理器耗电量仅为传统数字处理器的百万分之一。由于其能耗低，可大幅减少计算对环境的影响。一般来讲，训练一个像GPT-3这样的大型语言模型需要耗电约10吉瓦时，大约是欧洲一个普通家庭全年耗电量的6000倍。如果能部署生物处理器，这种能源消耗有望大幅减少。

　　　　在最新研究中，团队使用夏威夷的凯克望远镜和智利的甚大望远镜，对格利泽229B进行了详细观测。他们使用“万有引力”干涉仪，在空间上将该褐矮星一分为二，并用低温高分辨率红外阶梯光谱仪检测来自两个物体独特的光谱特征。