【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?
| 填料：礦物填料, 10% 填料按重量。 | |
| 性能項目 | 試驗條件[狀態] | 測試方法 | 測試數據 | ||
| 比重 | ASTMD792 | 1.03 | g/cm3 | ||
| 熔流率（熔體流動速率）(240°C/2.16kg) | ASTMD1238 | 4.0 | g/10min | ||
| 收縮率-流動(3.18mm) | ASTMD955 | 1.0 | % | ||
| 抗張強度2(屈服) | ASTMD638 | 47.6 | MPa | ||
| 抗張強度2(斷裂) | ASTMD638 | 40.4 | MPa | ||
| 伸長率2(屈服) | ASTMD638 | 7.0 | % | ||
| 伸長率2(斷裂) | ASTMD638 | 86 | % | ||
| 彎曲模量2 | ASTMD790 | 1480 | MPa | ||
| 彎曲強度2 | ASTMD790 | 47.9 | MPa | ||
| 懸壁梁缺口沖擊強度 | -30°C | ASTMD256 | 160 | J/m | |
| 懸壁梁缺口沖擊強度 | 23°C | ASTMD256 | 750 | J/m | |
| 載荷下熱變形溫度(0.45MPa,未退火) | ASTMD648 | 71.1 | °C | ||
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