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尽管微软是OpenAI的最大投资者，已向其注资约130亿美元，约合人民币939.17亿元，并作为其独家云服务提供商，但两家公司在AI产品和搜索引擎领域的竞争态势日益明显。,对于百亿参数模型，20-30GB显存就够了。然而，若想跑千亿参数，大约需要200-300GB的显存空间。,开源大模型的出现显著降低了开发的门槛，开发者和中小企业能够利用这些先进的AI技术，而不必从零开始构建模型，从而节省了大量的时间和资源。这使得更多创新项目和产品得以快速落地，推动了整个行业的发展。开发者们在开源平台上积极分享优化方法和应用案例，也促进了技术成熟和应用。

该研究团队分析了一系列热门“开源”大语言模型项目，从代码、数据、权重、API到文档等多个方面评估其实际开放程度。研究还将OpenAI的ChatGPT作为闭源的参考点，凸显了“开源”项目的真实状况。,4.风格广场：内置若干个AI风格滤镜，比如粘土风、动漫风，用户可以选择照片后，根据不同滤镜生成相应的转化照片。后续双周更新滤镜，每双周更新一个新的滤镜。,这个特点，恰恰非常适合呈现近似正态分布的LLM权重。

要求创作者主动添加关于AIGC的内容标识，这其实也是内容平台面对AIGC浪潮时的权宜之计。因为OpenAI、Meta、谷歌、百度、腾讯等巨头打造的生成式人工智能能力超出了预期，这里的超预期不是指相关厂商打造了拥有与人类智能相媲美的人工智能系统，而是AI生成的内容进化速度太快。,通常来说，通用服务器会将先将模型的权重传给一个CPU，然后再由它去串联其他CPU，实现权重数据的传输。,李彦宏也强调了两者的区别，模型开源不等于代码开源：“模型开源只能拿到一堆参数，还要再做SFT（监督微调）、安全对齐，即使是拿到对应源代码，也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去训练这些参数，无法做到众人拾柴火焰高，拿到这些东西，并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开发。”

研究人员表示，创新的唯一途径是通过调整模型，为此需要足够的信息来构建自己的版本。不仅如此，模型还必须接受审查，例如，一个模型在大量测试样本上进行了训练，那么它通过特定测试可能并不算一项成就。,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。,NF4量化方法可将Yuan2.0-102B的尺寸压缩到原来的1/4,据了解，Vidu目前开放了文生视频、图生视频两大核心功能，提供4秒和8秒两种时长选择，分辨率最高达1080P，用户直接使用邮箱注册即可体验，无需申请。,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。