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方式(1)用户选择某张或一些照片，后台将这些照片进行AI风格化处理，并生成壁纸，每日更换。,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。,其优势在于，一方面可以将LLM参数量化成低比特数据，权重会变小。另一方面，权重缩小之后，在计算时传输的数据量也会变小。,LLM输出主要通过KV Catch，逐一生成token，并在每步生成后存储新词块的键值向量。

被低估的通用服务器,不过，张量并行对模型参数的切分粒度较细，要求CPU在每次张量计算后都要进行数据同步。,就拿稳定性来说，在Llama3.1训练的54天里，Meta的1.6万块H100集群总共遇到了419次意外中断，相当于平均每3小时发生一次。,完整的回复，花了整整20个小时

事实上，不少消费者在第一次接到AI外呼电话时，都以为他们是真人。不止一位AI外呼机器人人员表示，他们的声音是真人录音，而并非大模型合成的声音。不过，想要更加仿真人，需要更多的资金技术投入。比如，多做几套话术，话术越全，拨打的时候才能越多样化。,开源模型促进了技术的广泛传播和创新，为研究者和企业提供了更多可能性，而闭源模型则推动着整个行业的标准的提升。两者的良性竞争激发了持续改进的动力，也为用户提供了多样化的选择。,注意，在整个推理过程中，计算时间占比达到了80%!

基于GPU的云服务租用，在推理任务中的代价却是高昂的。对于科研人员和应用厂商来说，需要实现更高的成本效益，就得另谋他路。,计费规则和行业也有关系。一位行业人士表示，金融行业0.15元一分钟，非金融行业0.13元一分钟，金融行业贵更多是因为投诉太多了，导致AI外呼企业的成本增加。,9.心情手帐：根据用户照片的信息，自动生成相应的每日日记，并AI生成相应的题目和记录等。,1.惊喜壁纸：,具体来说，NF4的核心思想是，确保量化区间内输入张量的值数量相等。