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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。

　　　　人类的视觉、听觉对时间的分辨能力通常以毫秒为尺度来计算，相比之下，人们对自身嗅觉时间分辨能力的了解则十分有限。“这主要是因为人们很难精确控制不同气味释放的时间，也很难用高时间分辨率捕捉相应神经活动。这阻碍了对人类嗅闻速度和气味区分能力的准确评估。”论文通讯作者、中国科学院心理研究所研究员周雯告诉记者。