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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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同马超凡团队一样,今年来自全国2700余所高校的300余万学生怀揣创业梦想与报国热忱投身竞赛,竞赛也以资源、平台、启迪、荣誉等予以回应。伴随着竞赛帷幕的落下,带着属于“挑战杯”的沉淀、情怀和勇气,他们向更大舞台发起的挑战正在开始。
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