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它的核心能力在于自动学习特征。传统算法需要人工设计规则（比如，先找边缘、再识别形状），而DNN能通过海量数据自己发现规律。训练时就像教小孩认字：先猜结果，对比正确答案，再反向调整各层神经元的计算参数，经过数万次迭代后越来越精准。
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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。
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