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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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“现在人们的时间越来越碎片化，看到一个‘干货’内容，就想存起来，或者内容较多，一时半会儿看不完，收藏起来以后可以随时看。这使我心理上感到充实，时间利用得也充分。”吴宇智说，“看到觉得‘可能有用’的东西，不收藏起来就有种‘亏’了的感觉，好像存起来了内容就是自己的了。”他觉得，现在网络信息越来越多，数字囤积也是人们面对海量信息的一种缓冲的方式。
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