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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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二审法官剖析了涉案博士论文的形成过程：论文选题是肖海林作为导师为张术丹指定，该论文的研究方向是肖海林历年研究课题一部分，论文初稿、修改、定稿的过程均有肖海林直接参与，“且这种参与并不仅仅是作为导师的学术性指导，肖海林将自己的多份课题申请书发送给张术丹以在论文中直接使用”。
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