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原標題：AI大模型有望再擴1000倍！劍橋耶魯康奈爾：PNN是變革關鍵
關鍵字：量子,物理,神經(jīng)網(wǎng)絡,模型,系統(tǒng)
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：編輯部
【新智元導讀】最近，多個機構學者合著的一篇研究為AI的規(guī)模化指了一條新路：物理神經(jīng)網(wǎng)絡（PNN），這一新興的前沿領域還鮮少有人涉足，但絕對值得深耕！AI模型再擴展1000倍的秘密可能就藏在這里。隨著Scaling Law越來越成功，LLM的電力和算力消耗也逐漸達到了驚人程度。我們越來越難以想象，當前的模型規(guī)模如何能再擴大10倍、100倍，甚至1000倍。
即使擴大1000倍的模型能夠實現(xiàn)，它的能耗還能在人類負擔范圍內(nèi)嗎？能在智能手機或傳感器這些邊緣設備上進行本地推理嗎？
要回答這些問題，我們需要重新思考AI模型的工作和訓練方式，尤其是要轉換視角，首先考慮底層硬件的物理約束。
或許，物理神經(jīng)網(wǎng)絡PNN（physical neural network）就是我們要找的答案。
最近，一篇有關PNN訓練的綜述性論文登上了HN熱榜。作者提出，基于過去幾年的研究，我們有理由認為，PNN可以從根本上改變AI系統(tǒng)的可能性和實用性，實現(xiàn)前所未有的模型規(guī)模。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2406.03372
論文的合著者列表也是星光璀璨，云集了眾多頂尖機構

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作者微信：AI_era
作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發(fā)展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。