最近，BitEnergy AI 的研究團隊開發出一種名爲 “線性複雜度乘法”（L-Mul）的新算法，這個新方法可以顯著降低人工智能系統的能耗。

具體來說，這種算法通過將複雜的浮點乘法替換爲更簡單的整數加法，預計能在多個領域內實現高達95% 的能耗削減。這項研究的標題爲 “只需加法即可實現節能的語言模型”，顯示了 L-Mul 在節能方面的巨大潛力。

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圖源備註:圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney

研究團隊在多種任務上進行了測試，包括語言理解、結構推理、數學計算和常識問答等，結果表明，L-Mul 方法在這些任務中的表現都非常不錯。他們發現，L-Mul 可以直接應用於現代語言模型的核心部分 —— 注意力機制，而對模型性能的影響幾乎可以忽略不計。大家都知道，注意力機制在 GPT-4等現代語言模型中扮演着關鍵角色。

BitEnergy AI 的團隊表示，L-Mul 不僅可以幫助提高學術和經濟競爭力，還能增強 AI 的自主性。他們認爲，這項技術能夠幫助大企業更快、更經濟地開發自定義的 AI 模型。

未來，他們計劃將 L-Mul 算法應用到硬件層面，並開發用於高層模型設計的編程接口，旨在優化文本、符號和多模態生成 AI 模型，以適應 L-Mul 原生硬件。

這項創新的算法不僅有望大幅減少能耗，還有助於推動 AI 技術的進一步發展。隨着對環保和節能要求的日益提高，L-Mul 的出現無疑人工智能領域帶來了新的希望。

劃重點:

🌱 L-Mul 算法可以將 AI 系統的能耗降低高達95%。  

🔍 該算法在多種任務中表現出色，尤其在現代語言模型的注意力機制中應用效果顯著。  

🚀 BitEnergy AI 計劃將 L-Mul 算法實施到硬件層面，並開發相應的編程接口以優化 AI 模型。