麻省理工学院的研究人员开发了一种新的自动化 AI 系统，该系统具有更高的计算效率和更小的碳足迹。研究人员的系统训练了一个大型神经网络，其中包括许多不同大小的预训练子网络，这些子网络可以针对各种硬件平台进行定制，而无需重新训练。研究人员的系统训练了一个大型的包括许多不同大小的预训练子网络的神经网络，这些子网络可以针对各种硬件平台进行定制而无需重新训练。这极大地减少了为新平台训练每个专门的神经网络通常所需的能量，新神经平台可以包括数十亿个物联网（IoT）设备。他们使用该系统训练计算机视觉模型，估计与当今最先进的神经体系结构搜索方法相比，该过程所需的碳排放量约为 1/300，同时将推理时间减少了 1.5-2.6 倍。（SciTechDaily）