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一方面，突破从计算资源到智能性的转化效率，用更少的计算资源获取更

他们表示，现有的的大模型在「快思考」方面表现出色，但有时遇到困难

他们认为多模态学习可能是未来的前沿，希望未来训练目标更全面，包括

苏珊·李：能否请你再重复一下你的第二个问题？TruistSecu

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伯恩斯坦研究所分析师MarkShmulik：马克，在您迈向超级智

汤大卫教授则更专注于量子场论、超对称、弦理论和宇宙学等领域，尤

此外，值得一提的是，2023年脑机接口、具身智能、XR等领域的

在大语言模型的新技术范式改革下，科技创新也在探索新硬件的可能性

据雅虎财经频道提供的数据显示，38分析师此前平均预期Netfl