记者揭秘!WePoKer到底有挂吗（原来是有挂的）-哔哩哔哩

如何解题?用算法创新,原因很明显:后者虽然拥有高通用性和高性能的计算核心，但并没有并行工作的环境。,注意，在整个推理过程中，计算时间占比达到了80%!,软件开源主要针对应用程序和工具，开源的资源需求较低，而大语言模型的开源则涉及大量计算资源和高质量的数据，并且可能有更多使用限制。因此，虽然两者的开源都旨在促进创新和技术传播，但大语言模型开源面临更多的复杂性，社区贡献形式也有所不同。,据Tech星球了解，现在AI外呼行业的平均水平，一台机器人一天可以拨打800-1200个电话。这相当于3-5个人的工作量。如果按照费用来算，以一个电话一分钟计算，1200个电话，最多花费180元。显然，比人要便宜得多。

成本,如此一来，量化之后的模型既能满足精度需求，又能大幅降低大规模并行计算的访存数据量，从而达到了实时推理的解码需求。,这里，LC信息采用了一种并不多见的分位数量化方法——NF4（4位NormalFloat）。,最终，这种协同并行工作，直接让计算效率提升了4倍!

注意，在整个推理过程中，计算时间占比达到了80%!,此外，LC信息的研发工程师还优化了CPU之间、CPU和内存之间的走线路径和阻抗连续性。

“以前是声码器+声学模型，现在大模型自己都干了，是彻底改变了技术范式，在互动上可以做到非常逼真，还可以模拟真人断句换气思考的过程，也听得懂方言”，他补充道。,谷歌表示，该公司在描述模型时“在语言上非常精确”，他们将Gemma称为开放而非开源。“现有的开源概念并不总能直接应用于 AI 系统，”,在To B领域，几乎没有比AI外呼更能明显看到落地效果的场景了。大模型似乎可以给服务行业带来效率革命——在月薪2000元的员工一天只能打出去上百个电话的同时，它能让业绩翻倍，甚至10倍，而且更便宜。,在前段时间的世界人工智能大会上，李彦宏直言“开源其实是一种智商税”，因为闭源模型明明性能强，推理成本更低，再次引发讨论。