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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
澳门2025最新饮料大全苹果报大模型对算力的需求巨大。清华大学电子工程系长聘教授汪玉在会上提到，训练GPT-3的耗电量为128.7万度，相当于国内348个家庭一年的生活用电，但这仅仅是前期训练所消耗的电量。据汪玉介绍，GPT每日访问量约为2.7亿次，平均每次访问5个问题，每月用在回答问题上的推理计算耗电量则是1872万度。
