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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。,与此同时，它将从内存到CPU的数据搬运效率，提高了4倍。,团队通过将这些scale参数量化到8位浮点数（FP8），显著减少了所需的存储空间。,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。

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尽管奥特曼迅速复职，微软却放弃了OpenAI给予的无投票权的董事会席位。,这项研究的一个重要背景是欧盟的人工智能法案，该法案生效时，对归类为开放的模型实施较宽松的监管，因此关于开源的定义可能会变得更加重要。,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。,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。

去年11月，OpenAI董事会曾短暂罢免CEO山姆奥特曼，而微软CEO萨蒂亚纳德拉对此并不知情。,结果显示，项目间差异显著，根据这个排行榜，Allen Institute for AI的OLMo是最开放的开源模型，其次是BigScience的BloomZ，两者都是由非营利组织开发。,据了解，AI扩图功能基于AI构图算法与图像生成式技术，可理解图片内容的细节和结构，分析推荐合适的扩图区域与扩图比例。,开源和闭源模型的关系或许可以类比于软件行业中开源和闭源软件的共存。,而商业公司则利用其资源优势，开发出更为强大的模型，并通过适当的开源策略在竞争中获得优势。

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