丁薛祥强调，在新时代新征程上，中国工程院要牢记建院初心、传承光荣传统，在学习贯彻习近平总书记重要指示精神、为高水平科技自立自强而奋斗的进程中争当排头兵。要当国家战略科技力量的排头兵，牢牢把握新一轮科技革命和产业变革的战略机遇，奋力抢占科技制高点。要当工程科技创新的排头兵，解决好重大工程科技问题，推进科技创新成果产业化应用，更好服务新质生产力发展。要当突破关键核心技术的排头兵，从国家急迫需要和长远需求出发，加强“卡脖子”技术攻关，力争在重要领域取得更多原创性突破。要当国家高端智库建设的排头兵，紧紧围绕具有战略性方向性全局性的重大问题，加强前瞻性、针对性、储备性战略研究，支撑党和国家决策。丁薛祥希望广大工程院院士带头大力弘扬科学家精神，把人生理想融入国家和民族的事业中，深怀爱国之心、秉持报国之志、勇攀科技高峰，不负党和人民的殷切期望。
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对大模型推理成本的优化，可通过很多技术手段实现。首先是模型本身，模型结构、训练方法都可以持续改进，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)，就是优化推理成本很好的解决方案。其次是工程上的优化。大模型的调用量越大，优化推理成本的空间也越大。以前的模型都是单机推理，大模型用的是分布式推理。所以如果能把各种各样底层算力用得更好，推理成本就会大大降低。
从浪潮信息发布的“源2.0-M32”开源大模型来看，其基于“源2.0”系列大模型已有工作基础，创新提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术，构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(MoE)，并大幅提升了模型算力效率，模型运行时激活参数为37亿，在业界主流基准评测中性能全面对标700亿参数的LLaMA3开源大模型。
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