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  　　MistralAI同样未公布大模型的具体参数与训练数据Token数，但此前谷歌应用MoE开发出的GLaM模型参数量达12000亿、训练数据16000亿token，分别是GPT-3.5的6.8倍和5.3倍，其实际的训练成本却只有GPT-3.5的三分之一也印证了MoE框架的高效。
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  　　从全球范围看，目前有超过800家企业从事飞行汽车的研发与制造，该领域内既活跃着波音、空客和贝尔等国际航空业霸主，也频现大众、丰田、现代、通用等汽车巨头的身影，谷歌、特斯拉、英特尔等科技大鳄的脚步也迈入其中。虽然论历史渊源，飞行汽车最早出现在美国，但中国厚积薄发的综合实力却完全能让自己站到领跑全球市场的头部位置。一方面，中国用了近20年时间在智能网联电动汽车产业上完成了“超车”，可以为飞行汽车提供高功率密度电池、高可靠电机、高效率电控和自动驾驶技术等优势产业链支持，尤其是在电池领域，中国产品的性能、成本和协作链都处于最优与最完整级别；另一方面，中国国产大飞机的自主研发为飞行汽车提供了飞机工程设计、安全性和适航相关技术和人才储备，同时，5G、北斗通讯给安全高效、云网融合、路空一体的低空三维智慧交通管理打下了较为厚实的技术底座。更为重要的是，中国拥有世界上最密集的城市群、最大的单一市场以及全球城市之间最为密集的流动人口，宽阔的市场为飞行汽车未来大规模商业化赋予了十分充足的底气。
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