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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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在语义信息论指导下,张平团队提出了语义基物理模型、智简编码传输、模分多址等多项代表性的语义通信关键技术,进而成功搭建6G外场试验网。此外,通过6G外场试验网,团队验证了语义通信在4G/5G链路上可以达到6G传输能力,语义信道容量突破了香农极限对通信系统的禁锢,3项通信核心基础指标(容量、覆盖、效率)均获得10倍的性能提升。上述研究成果已经形成了从基础理论、关键技术到实验验证的完整体系。
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