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得益于团队此前自主研发的原子级分辨率扫描探针显微镜,单个原子或分子能够像拼插积木一样被精确地移动和构建。江颖介绍,在该技术支撑下,研究人员首先使铜表面的石墨烯和氮化硼衬底上生长出了二维冰岛,并直接观察到了二维冰岛的微观结构。
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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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