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 暂态模式,那需要高精度高频采样,那成本就更高。因为数据获取和数据对齐的边际成本极高,目前无法积累足够的、呈非线性增长的数据信息,去训练一个达到AI奇点的算法。更别说数据的开放性,一个电力AI,是不可能拿到这些数据的。

  3、算力突破AIGC的奇点突破,除了算法和数据,还有就是算力突破,CPU不适合做大规模并发的元计算的,恰好是GPU在3D和影视方面的应用,使得大规模并行的浮点+流计算成为可能,摩尔定律更使得单位算力的计算成本下降。


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