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　　　　相比之下，MAI-1的规模要大得多，也需要更多的算力投入和训练数据。为了训练该模型，微软已经配置了大量包含英伟达GPU的服务器集群，并从各类来源收集训练数据，包括由OpenAI的GPT-4生成的文本和公共互联网数据。这或将使MAI-1与OpenAI的GPT-4处于相似的水平，据传后者拥有超过1万亿个参数。

我在科研过程中经常使用人工智能，如将深度机器学习应用于粒子物理实验中的在线触发、离线信号事例选择，以及空间引力波探测中的噪声压制、信号检索与引力波波源参数反演等。应该说，人工智能是非常强大的工具，尤其是在基于GPU等计算“加速器”的发展带来的算力大幅提升之后，使用人工智能可以大幅度提高物理数据分析的效能。我也曾尝试问人工智能引擎一些物理问题，它能实时给出相关文献的初步总结，但只能作为参考，想要准确深入理解，还是要仔细阅读文献。

　　　　人们问，现在条件好多了，塑胶跑道取代了土操场，电子屏覆盖了黑板，无论城市乡村，学校都建得坚固又漂亮，但是为什么孩子们没有以前爱学习了？也有人说，应该恢复所有的“村小”，因为“只有上课的铃声响起来时，村庄才活了起来”。