【申萬宏源】必然的碎片化AI落地,哪種路徑可能勝出? | 元宇宙Meta洞見
大規(guī)模預訓GPT(Generative PreTraining)是OpenAI在2018年提出的模型,大規(guī)模預訓練模型(大模型)漸漸成為了AI算法領(lǐng)域的熱點。AI產(chǎn)業(yè)鏈:從算力到應用工作流程視角?
性能項目 | 試驗條件[狀態(tài)] | 測試方法 | 測試數(shù)據(jù) | ||
比重 | ASTMD792 | 1.28 | g/cm3 | ||
特定體積 | 0.782 | cm3/g | |||
收縮率-流動 | ASTMD955 | 0.20to0.40 | % | ||
吸水率(24hr) | ASTMD570 | 0.80 | % | ||
抗張強度(屈服) | ASTMD638 | 221 | MPa | ||
伸長率(屈服) | ASTMD638 | 1.0to3.0 | % | ||
彎曲模量 | ASTMD790 | 16500 | MPa | ||
彎曲強度 | ASTMD790 | 317 | MPa | ||
懸壁梁缺口沖擊強度(3.17mm) | ASTMD256 | 96 | J/m | ||
無缺口懸臂梁沖擊(3.18mm) | ASTMD256 | 690 | J/m | ||
載荷下熱變形溫度(1.8MPa,未退火) | ASTMD648 | 218 | °C | ||
線形熱膨脹系數(shù)-流動 | ASTMD696 | 2.2E-5 | cm/cm/°C | ||
表面電阻率 | ASTMD257 | 1.0E+2to1.0E+4 | ohms | ||
FlameRating(1.6mm) | UL94 | HB | |||
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