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记者5日从全国人大常委会节约能源法执法检查组第一次全体会议上了解到，为全面深入了解法律实施情况，此次执法检查采取实地检查与委托检查相结合的方式，检查组将赴天津、江苏、湖南、广东、广西、四川等省(区、市)开展实地检查，并委托北京、河北、山西、吉林、上海、重庆等省(市)人大常委会对本行政区域内节约能源法实施情况进行检查。检查组将采取实地检查、听取汇报、组织座谈、典型调研、专题研究、抽查暗访等多种方式，全面准确了解法律实施情况，对带有普遍性的问题深入调查研究。
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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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