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研究人员发现，这些非脑细胞能够识别化学脉冲（用以模拟大脑中神经递质的激增）的重复模式。当脉冲以间隔方式发送时，它们会比一次性发送相同数量的脉冲更强烈地激活“记忆基因”，激活持续时间也更长。这一现象与大脑中神经元的学习和记忆能力相似，表明非脑细胞同样具备学习和记忆功能。
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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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