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具体难在哪？朱西产给记者算了一笔账，持续开发训练端到端大模型，首先需要高算力的人工智能芯片，其次离不开海量的数据支持，再次需要建设高算力的训练平台，还得有懂人工智能的高级人才来构建模型。“算法、数据、算力都要靠芯片来支撑，包括车端推理算力及云端的训练算力，都需要高算力人工智能芯片驱动，这些芯片成本高昂，以英伟达A100为例，一颗大概价值25万元，而这样的芯片在大模型的训练中至少需要1万颗，总共需要约25亿～30亿元，这是一笔不小的投入。在美国对华发布新一轮芯片禁令后，这些高算力芯片恐怕将更难获得。”
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衰老是一个非常复杂的过程，它与患上各种疾病的风险不断增加有关。研究人员一直在考察衰老的生物学特性，以便更好地缓解和治疗与衰老相关的疾病。为此，他们对108名成年人进行了几年的追踪，这期间，这些成年人每隔几个月就会捐赠一次生物样本。研究人员注意到，在某些情况下，如阿尔茨海默病和心血管疾病，患病风险并不是随着时间的推移而逐渐上升，而是在达到一定年龄后急剧上升。因此，研究人员想更仔细地考察衰老的生物标志物，看看是否能识别出相关的变化。
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