【申萬宏源】必然的碎片化AI落地，哪種路徑可能勝出？ | 元宇宙Meta洞見
大規模預訓GPT(Generative PreTraining)是OpenAI在2018年提出的模型，大規模預訓練模型（大模型）漸漸成為了AI算法領域的熱點。AI產業鏈：從算力到應用工作流程視角?
| 通用 | |
| 性能項目 | 試驗條件[狀態] | 測試方法 | 測試數據 | ||
| 比重 | ASTMD792 | 1.12到1.14 | g/cm3 | ||
| 收縮率-流動 | ASTMD955 | 1.1到1.4 | % | ||
| 吸水率(24hr) | ASTMD570 | 1.8 | % | ||
| 洛氏硬度 | M級 | ASTMD785 | 78 | ||
| 洛氏硬度 | R級 | ASTMD785 | 118 | ||
| 抗張強度 | ASTMD638 | 75.8 | MPa | ||
| 伸長率(斷裂) | ASTMD638 | 60 | % | ||
| 彎曲模量 | ASTMD790 | 2690 | MPa | ||
| 彎曲強度 | ASTMD790 | 103 | MPa | ||
| 壓縮強度 | ASTMD695 | 62.0 | MPa | ||
| 懸壁梁缺口沖擊強度(23°C,3.18mm) | ASTMD256 | 59 | J/m | ||
| 載荷下熱變形溫度 | 0.45MPa,未退火 | ASTMD648 | 182 | °C | |
| 載荷下熱變形溫度 | 1.8MPa,未退火 | ASTMD648 | 64.0 | °C | |
| 熔融溫度 | ASTMD789 | 216到227 | °C | ||
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