大模型“算力饥渴”怎么破？

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回顾人工智能(AI)的发展历程，从2012年开始总共经历了三个主要阶段。最初只是关注于一个具体、受限人工智能任务的小模型，比如图像识别、语音识别，泛化能力较差;到2016年至2020年间的过渡期，这个时间段里模型不断向上发展，规模不断增加，但还没有达到今天的程度;再到2019年之后基于Transformer架构的大模型的快速发展，人工智能模型的规模和复杂性不断增加，能够支持多任务学习，有更好的性能和泛化能力，走向通用的模型能够支持多种人工智能的任务，如对话、问答、创作，也包括图像检索、分类，多种形态的任务可以在同一个模型上实现。 2024年9月26日，2024中国集成电路设计创新大会暨第四届IC应用展(ICDIA 2024)在无锡举行。在大会的高峰论坛上，清华大学集成电路学院副院长尹首一教授发表了题为《晶圆级计算：进展与挑战》的主题演 ………………………………