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6月5日，北京，“时空和鸣——解密达·芬奇的艺术科技与自然韵律”特展在国家自然博物馆开幕。展览包含达·芬奇手稿设计还原实物23组，国内外古书籍原件6组，数字修复与重建手稿74组，数字修复艺术作品4组，达·芬奇作品真迹1件；其中巨型攻城塔、巨型攻城弩等11组古代中西发明模型首度亮相。图为策展人向观众介绍达·芬奇壁画《最后的晚餐》的1：1数字化复原场景。

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中国团队推出的开源大模型DeepSeek正展现着这种可能性。据DeepSeek披露，在不包含前期试错成本的情况下，大模型DeepSeek-v3的训练成本大约在558 万美元。按照相似方法估算，GPT4的训练成本约为4800万美元。这不仅代表着经济层面的高性价比，也意味着在同等的AI产出下，数据中心所承担的计算压力和能耗均有望减少。

但乐观之外，还有一盆冷水：“杰文斯悖论”认为效率提高会带来使用激增，结果反而更耗能。华为创始人任正非曾这样比喻这条悖论：“把高速公路拓宽，车流速度快了，油耗本应减少。但更多的车辆能上路，整体油耗反而增加了。”后续，当AI真正渗透进教育、办公、娱乐等日常场景，其总体能耗可能在无形中不断累积，超出原本“节能”的设想。

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朱利安·马祖埃(Julien Masurel)，出生于巴黎，法国DPLG国家注册建筑师、毕业于法国巴黎贝勒维尔(École nationale supérieure d'architecture de Paris-Belleville)国立高等建筑学院，中国小说家、翻译家李劼人重孙女婿。