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然而,实现锂载体分子的设想,需要分子具备严格且复杂的物理化学性质,包括分子的电化学活性、分解电压的范围、溶解度、空气稳定性、化学稳定性、酸碱性、分解产物的成分、反应动力学、分子可合成性和成本。这样的分子机制是没有先例报道的,无法通过传统研究范式,即依靠理论和经验进行设计。
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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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