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该研究解决了天体物理学领域内一个长期存在的难题：即电子是如何达到极高，甚至是相对论能量水平的。费米加速或扩散冲击加速（DSA）是解释这一过程的主要机制，但要使DSA起作用，电子首先需要被激发到一定的阈值能量，这就是所谓的“注入问题”。
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大模型对算力的需求巨大。清华大学电子工程系长聘教授汪玉在会上提到，训练GPT-3的耗电量为128.7万度，相当于国内348个家庭一年的生活用电，但这仅仅是前期训练所消耗的电量。据汪玉介绍，GPT每日访问量约为2.7亿次，平均每次访问5个问题，每月用在回答问题上的推理计算耗电量则是1872万度。
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