人工智能内容生成（AIGC）技术在近一年来引起了科技界的广泛关注，因为它对各个行业有着颠覆性的影响。但是，要支持AIGC技术，需要消耗很大的功率和算力，随着摩尔定律接近极限，新的计算架构和信息器件成为了学术界和产业界的研究重点。

清华大学吴华强、高斌团队在氧化物忆阻器的科研领域有着十多年的积累，更重要的是，他们在边缘端的人工智能训练和推理方面实现了领先的突破，为未来大模型的架构提供了全新的研究范式。在本次采访中，高斌老师分享了自己团队最新的研究成果，并深入分析了在大模型中的潜在应用。

此外，他还就器件的刻画和验证提出了发展性、建设性的意见。这对于从事忆阻器、类脑计算等领域的科研工作者来说，是一种不同的思路、一种先进的系统和器件协同的测试、表征方法，可以助力科研、加快科研进展。

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