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具体难在哪?朱西产给记者算了一笔账,持续开发训练端到端大模型,首先需要高算力的人工智能芯片,其次离不开海量的数据支持,再次需要建设高算力的训练平台,还得有懂人工智能的高级人才来构建模型。“算法、数据、算力都要靠芯片来支撑,包括车端推理算力及云端的训练算力,都需要高算力人工智能芯片驱动,这些芯片成本高昂,以英伟达A100为例,一颗大概价值25万元,而这样的芯片在大模型的训练中至少需要1万颗,总共需要约25亿~30亿元,这是一笔不小的投入。在美国对华发布新一轮芯片禁令后,这些高算力芯片恐怕将更难获得。”
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研究人员对其中有移植时样本可供比较的11对供体和受体的基因突变情况进行了比较。研究发现,人体造血干细胞会不断发生基因突变,其中大多数是无影响的“过客型”突变,供体和受体的整体突变模式相似。从发生突变的频率而言,供体每年的突变发生率为2%,受体的突变发生率为2.6%。此外,研究人员并没有观察到供体携带的变异基因在受体体内持续扩增的普遍模式。所有这些表明,移植受体的细胞老化速度与供体的细胞相似,其发生致癌相关突变的风险并没有增加。
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