7月安卓手機性能榜：紅魔8S Pro再奪榜首
7月份的手機市場風平浪靜，除了紅魔和努比亞帶來了兩款搭載驍龍8Gen2領先版處理器的新機之外，別的也想不到有什么新品了，這也正常，通常6月7月都是手機廠商修整的時間，進入8月份之
綜合外電報道，日本電信業領導廠商NTT公司近日發布了一項創新構想，旨在結合光通訊（IOWN）與大型語言模型（LLM），以提升AI訓練的效率和降低成本。此構想源于NTT對AI未來發展的深度思考，并期望通過引入光通訊技術，為AI訓練帶來革命性的改變。
首先，光通訊技術（IOWN）是NTT的一項前沿科技，其主旨是加速跨數據中心的學習數據提取。在AI訓練過程中，數據提取的速度和效率對訓練時間有著重要影響。IOWN的引入，將極大地縮短數據傳輸時間，提高訓練效率。
其次，NTT提出將IOWN與LLM相結合的構想。LLM是一種生成式AI，其基礎是大型語言模型GPT-3。然而，GPT-3在日語環境中的表現并不如預期，而NTT的LLM模型Tsunami在國際應用上雖不及GPT-3，但在日語環境中卻表現出了獨特的優勢。Tsunami懂得在文書整理中自動去除各種修飾語，直指核心，這是其他國家的LLM很難做到的。
然而，Tsunami的學習數據和參數數量仍不及GPT-3。對此，NTT提出通過IOWN的引入，可以在更短的時間內從更多的數據中心中提取學習數據。實驗結果表明，即使將數據中心距離拉遠到100公里外，學習效率也僅降低0.5%，這為LLM提供了更廣闊的學習空間。
NTT的這項創新構想將光通訊與LLM相結合，旨在提高AI訓練的效率和降低成本。通過IOWN加速跨數據中心的學習數據提取，以及Tsunami在日語環境中的獨特優勢，NTT相信可以為AI領域帶來新的突破。此構想的實施將對全球AI產業產生深遠影響，并可能引領AI訓練進入一個全新的時代。
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