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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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作为美国“脑计划”细胞普查网络的一部分，该平台集成了三个核心要素对脑组织切片、处理和成像。首先，用一种名为MEGAtome的振动式切片机，可在不损失细胞连接的情况下实现超精密组织切片；其次，用一种名为mELAST的组织凝胶技术，能将组织样本转化为弹性和可逆膨胀的水凝胶，从而促进高通量多尺度成像；最后，通过UNSLICE计算管道可重建前两者处理的三维轴突网络连接。
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