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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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在朱磊看来,“车路云一体化”并非单纯地堆砌硬件设备,而是需要类似于安卓、苹果这样的操作系统整合摄像头、激光雷达、通信计算等硬件,并通过MogoMind大模型等AI算法模型对数据进行处理,将物理世界实时数据纳入实体AI网络的模型训练中。只有这样,才能确保每个单节点的数据质量足够高,从而满足智能汽车、低空无人机、机器人等智能体的应用需求。
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