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人工智能撞上“功耗墙”，终极解决方案是什么？
因此，Eric介绍，寻找更好的模型架构，在算法层面优化模型的设计，使其更加精简，并适当降低精度，这都可以降低功耗。已经有不少学者专家在反思目前大模型技术路线问题。 上海人工智能实验室主任助理、领军科学家乔宇此前在GDC大会上表示，沿着Scaling Law，对算力需求越来越多，大家会有一个问题：Scaling Law何处是尽头，跟现在相比，大模型至少还有1-2个数量级的提升。 “到2030年，是不是我们再提高两个数量级就有机会实现真正通
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人工智能撞上“功耗墙”，终极解决方案是什么？
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人工智能撞上“功耗墙”终极解决方案是什么？
因此，Eric介绍，寻找更好的模型架构，在算法层面优化模型的设计，使其更加精简，并适当降低精度，这都可以降低功耗。已经有不少学者专家在反思目前大模型技术路线问题。 上海人工智能实验室主任助理、领军科学家乔宇此前在GDC大会上表示，沿着Scaling Law，对算力需求越来越多，大家会有一个问题：Scaling Law何处是尽头，跟现在相比，大模型至少还有1-2个数量级的提升。 “到2030年，是不是我们再提高两个数量级就有机会实现真正通
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人工智能撞上“功耗墙” 终极解决方案是什么？
“我们现在觉得 可控核聚变 还有50年，但也许只需要15年。(原标题：人工智能撞上“功耗墙”，终极解决方案是什么？
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人工智能撞上“功耗墙”，终极解决方案是什么？
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