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该公司表示，该神经元平台能够学习和处理信息，像这样的生物处理器耗电量仅为传统数字处理器的百万分之一。由于其能耗低，可大幅减少计算对环境的影响。一般来讲，训练一个像GPT-3这样的大型语言模型需要耗电约10吉瓦时，大约是欧洲一个普通家庭全年耗电量的6000倍。如果能部署生物处理器，这种能源消耗有望大幅减少。
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另一方面，液闪中的放射性杂质对实验结果有负面影响，需要通过过滤、蒸馏、水洗及气吹等方式去除，洁净度要求等价于20万吨的液体中灰尘量小于8毫克。这是国际上前所未有的一个大工程。项目组自行设计了相关纯化设备及洁净度检测方法，完成了4次联合调试，为2025年年初的液闪正式灌装做了充分准备。
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