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通过模型架构创新,Turbo S部署成本也大幅下降,持续推动大模型应用门槛降低。定价上,Turbo S输入价格为0.8元/百万tokens,输出价格为2元/百万tokens,相比前代混元Turbo模型价格下降数倍。(完)
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该光芯片在训练测试中准确率超96%,推理准确率超92%,且执行关键计算时间不到半纳秒。整个电路采用与制造CMOS芯片相同的基础设施和工艺,有利于大规模生产和降低制造误差。这一研究为在光芯片上高效训练深度神经网络提供了可能。
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