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5月14日,Meta AI旗下FAIR团队与佐治亚理工学院合作推出CATransformers框架,旨在将碳排放纳入AI模型设计的核心考量。该框架通过多目标贝叶斯优化,平衡模型架构、硬件性能与碳足迹之间的关系。研究显示,传统方法仅优化运营效率忽视硬件全生命周期碳排放,而CATransformers可使碳排放降低17%-3%,同时保持低延迟(10-15毫秒)。例如,CarbonCLIP-S与TinyCLIP-39M精度相当,但碳排放减少17%;CarbonCLIP-XS精度提升8%,碳排放减少3%。此框架为AI可持续发展提供新路径,尤其适用于边缘设备推理场景。

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