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另一方面,不仅买不起,更是用不起。,关键是,AI比人便宜。Tech星球咨询多家开通了AI外呼业务的企业,他们表示,业内一般有两种模式,按时间计费,1分钱/每6秒计费,没到6秒也会按6秒计费,“费用有两部分,一部分是运营商底层通话线路费用,然后是AI机器人费用”。也有国内智能客服头部企业表示,他们是按照流量计费,算下来一通电话也不过几毛钱。,在大部分AI应用苦于获客成本高昂、技术投入巨大,变现场景困难的当下,有大模型加持的AI外呼,几乎已经入侵到每个人的日常生活,尤其在618、双11这样的大促节点普。,因为庞大的人口基数和需求,国内确实有诸多场景可以提高效率,比如AI面试、营销等等。朱啸虎称,用LLaMA训练两三个月,至少做到人类Top30水平,马上去掉50%人工销售。
但这只是理想情况,现实中,AI外呼带来的客户转化并不理想。不止一位商家Tech星球,市面上很多便宜的买的都是源代码做的贴牌,根本不具备研发实力,他们很多语音技术都是对接的科大讯飞,不够灵活。,但忙碌的打工人接到AI外呼电话的第一反应往往是烦躁,之后就会拉黑该号码。一位AI外呼行业人士告诉Tech星球,如果想要不被骚扰,可以直接去投诉某个号段。一个号段被投诉了,就需要马上启用另外的号段,也就是线路资源。,最近LLaMA3 和Mistral Large2 的发布引起了广泛关注。在模型在开放性方面,LLaMA3 公开了模型权重,用户可以访问和使用这些预训练和指令微调后的模型权重,此外Meta还提供了一些基础代码,用于模型的预训练和指令微调,但并未提供完整的训练代码,LLaMA 3 的训练数据也并未公开。不过这次LMeta带来了关于LLaMA 3.1 405B 的一份 93 页的技术报告。,因为NF4量化后会产生大量的scale参数,如果使用32位浮点数(FP32)存储,会占用大量内存。,微软在FORM 10-K文件中明确指出,OpenAI是其在人工智能产品、搜索引擎和新闻广告领域的竞争对手。
在采用256为量化块大小(block size=256)的情况下,存储所有scale参数所需的额外空间仅为1.57GB:(100B ÷64÷256) ×4+ (100B ÷64) ×1=1.57GB.,最近一段时间开源大模型市场非常热闹,先是苹果开源了 70 亿参数小模型DCLM,然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large2 相继开源,在多项基准测试中Llama 3. 1 超过了闭源SOTA模型。,他们也对如此多的开源替代方案的出现感到令人欣喜,ChatGPT非常受欢迎,以至于很容易让人们忘记对其训练数据或其他幕后手段一无所知。对于那些希望更好地了解模型或基于构建应用的人来说,这是一个隐患,而开源替代方案使得关键的基础研究成为可能。
马斯克旗下的xAI公司并未考虑收购Character.AI,这一举动是为了进一步测试和开发自家的Grok聊天机器人。Character.AI由谷歌员工创立,提供设计个性化聊天机器人和AI助手的平台,吸引了大量年轻用户。,AI外呼真的有用吗,大模型一直被认为是生产力革新的工具。,今年4月,金沙江创投主管合伙人朱啸虎在接受采访时称,自己也是AGI(通用人工智能)的信仰者,不过他不是虔诚的技术信徒,他信仰的是马上能商业化的应用。
千亿参数AI的模型的部署,从此有了性能更强、成本更经济的选择;AI大模型应用,可以和云、大数据、数据库,实现更紧密的融合。,跟使用多个PCIe的AI加速卡相比,这就形成了鲜明的对比——后者的通信开销可能高达50%,从而导致严重的算力浪费。,欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
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