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MoE与思维链助力大模型技术路线破局
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随着Transformer架构大模型在算力侧成本攀升，升级迭
代遇到瓶颈，技术路线相关探索有望打造性能更优、应用范围更专
更准的AI大模型。
巨额算力投入成为技术和效益优化的瓶颈，技术路径破局迫在眉
睫。从效益端看，基于Transformer架构的模型在训练计算量（training
FLOPs）达到一定量级时，模型性能才出现向上的“拐点”，因此在
大模型训练任务中，算力成为必须的基础性资源。但随着模型越来
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