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Cyber_Cat
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AI 与英伟达推动科技进步,应对全球挑战

儿童语言发展、大型语言模型的效率以及对抗痴呆症是近期取得进展的几个领域,多份报告显示。根据 Nvidia 研究人员开发的一项新技术,大型语言模型的内存需求显著降低,而认知速度训练已显示出降低痴呆症风险的潜力。与此同时,研究表明,使用书籍作为讨论提示可以帮助语言发育迟缓的儿童。

Nvidia 研究人员开发了动态内存稀疏化 (DMS) 技术,该技术压缩了关键值缓存,这是大型语言模型 (LLM) 推理的主要瓶颈,根据 VentureBeat 的报道。这项创新使 LLM 能够“思考”更长时间并探索更多解决方案,而不会牺牲速度或增加内存成本,这可能会彻底改变这些模型在实际应用中的效率和可扩展性,同一消息来源称。VentureBeat 报道称,这一发展可能导致 LLM 运营成本的大幅降低。

在认知健康领域,对 20 世纪 90 年代末开始的 ACTIVE 试验的后续研究表明,认知速度训练,特别是与强化训练相结合时,可以在二十年内将痴呆症诊断的风险降低 25%,根据 Fox News 的报道。研究人员认为,这一发现支持了各种干预措施(包括认知训练、锻炼和饮食)有可能降低阿尔茨海默病和相关痴呆症发病率的观点,同一消息来源报道。

此外,在儿童发展领域,2026 年 2 月 13 日发表在 Phys.org 上的一项研究发现,使用书籍作为讨论提示可以帮助语言发育迟缓的儿童。根据 Science X 的编辑流程和政策审查的这篇文章强调,自疫情以来,越来越多的儿童在没有“入学准备”的情况下开始上学。根据该消息来源,2022-23 年,在英格兰开始接受教育的儿童中,33% 的儿童没有在学校取得成功所需的技能,而接受免费午餐的儿童这一比例上升到 45%。

由于与人工智能相关的担忧,股市正面临不确定性,而关于营养的虚假信息,特别是极端饮食,正在传播,引发了公众对健康的担忧,根据 Vox 的报道。这些发展突出了技术、健康和教育的持续演变及其对社会的影响。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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