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最近，LC信息的研发工程师，仅靠4颗CPU，就让千亿参数的「源2.0」在通用服务器上跑起来了!,与此同时，外媒爆料称，OpenAI和微软联手打造的下一个超算集群，将由10万块GB200组成。

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。,一台AI机器人一天能打出去多少电话，取决于线路资源。一位AI外呼机器人企业的销售告诉Tech星球，和城市交通系统一样，AI外呼也有高峰期，一般都是早上9点到11点半，下午2点到5点左右。,这样的优化显著减轻了内存带宽对Yuan2.0-102B模型推理解码效率的限制，从而进一步提升了模型的推理性能。,模型参数本身的搬运,论文称，Meta的Llama以及Google DeepMind的Gemma 虽然自称开源或开放，但实际上只是开放权重，外部研究人员可以访问和使用预训练模型，但无法检查或定制模型，也不知道模型如何针对特定任务进行微调。

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。,从GPT- 3 到BERT以来，开源为大模型生态系统带来了重要的推动力。,而在计算第一个token过程中，由于模型首次加载，会在内存中存放全部的权重参数，以及KV Cache等数据。,一位AI外呼行业人士向Tech星球展示了他们的后台系统， 一通电话打给消费者后，他们会根据消费者意向分类，A类代表有明确的消费意向，B类居中，C类则是直接拒绝。这些数据最终会沉淀成文档，返还给客户。消费意向明确的客户则可以后续短信引导，关注企业微信或者官方账号等。

“我们用的业内龙头企业的机器人，但是他们的线路很差，骚扰电话居多，接通率远比60%要滴很多，很多电话拨出去就被挂”，一位商家称，“做售后服务还好，前期获客大家用的很多都是同一批数据，这些人反复被轰炸，即便是真人都是秒挂，更何况机器人。”,集群搭建（GPU配置、网络设计、轨道优化等）、集群管理(实时监控、故障排除等)……个个都是「拦路虎」。,显存,当前业界LLM的网络架构，已从GPT逐渐走向MoE。通向AGI的大模型参数规模，只会呈指数级增长。