专家：Token消耗量或成AI时代经济衡量指标 《麻豆视传媒短网站视频免费》　　研究成果表明，模式匹配量子密钥分发在不需激光器锁频锁相技术的条件下，可以实现远距离安全成码且在城域距离有较高成码率，极大地降低了协议实现难度，对未来量子通信网络构建具有重要意义。《麻豆视传媒短网站视频免费》

　　中新社杭州11月21日电 (鲍梦妮)第五届智能计算创新论坛11月20日至21日在浙江杭州举行。作为自然语言处理领域专家，阶跃星辰联合创始人、CEO姜大昕在现场表示，耗电量是电力时代衡量一个国家经济运行情况的指标之一，在人工智能(AI)时代，Token(词元)消耗量有望成为这样的指标。

　　据悉，智能计算创新论坛由浙江之江实验室与《科学》/美国科学促进会(Science/AAAS)共同举办。本届论坛以“计算依靠智能、计算为了智能”为主题，吸引中外专家探讨模型、算法等AI技术前沿发展，及其如何赋能其他学科领域研究。

　　“模型的推理效率越高，产生Token的成本越低。我们应通过产业上下游联合优化、协同设计模型芯片，并推动系统与架构联合创新，实现模型推理效率的提升。”姜大昕说。

　　之江实验室科学模型总体部技术总师薛贵荣认为，科学基础模型基于科学数据解决问题，此过程的关键是将不同种类的科学数据编码为同一种数字标识符，即Token，以便模型训练与推理，进而应对跨学科问题。

　　“科学基础模型的构建需要与科学家携手并肩方能实现，我们期待在开放科学的生态下，共同推动科研范式的变革。”他说。

　　智能系统在实际场景中的应用也成为专家关注的焦点。加拿大阿尔伯塔大学教授奥斯马尔·扎伊安(Osmar Zaïane)指出，随着智能系统越来越多地在动态、不可预测的环境中运行，能够有效响应变化的机器人变得愈发重要。

　　“在中国，我们能迅速观察到不同智能体之间的协作、人与智能体之间的协作等取得的实际成效。这里是新技术应用的绝佳试验场。”奥斯马尔表示。

　　美国科学促进会《科学》系列期刊出版人比尔·莫兰(Bill Moran)认为，各国科学家应建立合作网络，若能携手合作，就能创造许多可能。(完) 【编辑:张子怡】

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