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《报告》指出,大模型和生成式人工智能推高算力需求,中国智能算力发展增速高于预期。2024年,中国通用算力规模达71.5EFLOPS(EFLOPS指每秒百亿亿次浮点运算次数),同比增长20.6%;智能算力规模达725.3EFLOPS,同比增长74.1%。2025年,中国通用算力规模预计达85.8EFLOPS,增长20%;智能算力规模将达1037.3EFLOPS,增长43%,远高于通用算力增幅。总体来看,2023—2028年中国智能算力规模和通用算力规模的五年年复合增长率预计分别达46.2%和18.8%。
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研究人员让人工神经网络完成了一项典型的机器学习任务:从语音数字的音频记录中识别正确的数字。模拟人脑结构的网络模型比以小鼠的网络模型对这一任务的反应更准确,效率也更高,在小鼠模型中达到相同性能需要相当于380个神经元,而在人类模型中只需要150个神经元。
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