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环境健康暴露参数是评估环境健康风险的关键因子。多年来，于云江教授带领团队对我国20余省的典型行业、重点污染物和重点人群的环境健康调查和监测，开展重点研发计划集中攻关，构建出符合国情的精细化暴露参数、风险评估模型和技术规范。团队构建了含有655种污染物的毒性参数数据库，已纳入生态环境部大数据平台，改变了长期以来只能依赖国外数据库的被动局面。
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马斯克连续两日抨击美国“大而美”税改法案“荒谬”“令人作呕”，呼吁民众“扼杀”法案。这个引发马斯克强烈不满的“大而美”法案究竟是什么？法案核心包括延长2017年减税措施、新增小费/车贷税收减免、增加国防开支，但取消拜登政府时期的绿色能源激励，还提高贫困群体医保/食品援助门槛以削减开支。更关键的是，法案拟将债务上限提高4万亿美元，允许联邦政府继续借款为债务融资，这意味着美国的债务负担将进一步加重开云入口，财政可持续性面临巨大挑战。目前法案已通过众议院开云入口，正待参议院审议。马斯克的呼吁能否影响法案的最终走向？这场商界与政界的交锋会如何发展？(晖常说道)
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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开云入口，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。
