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预填充阶段生成的大量KV Cache，需要从显存/内存，搬运到计算单元中（工作量非常大）,至于内存带宽不足的问题，则需要在不影响精度的情况下对模型进行「瘦身，也就是量化。,最近LLaMA3 和Mistral Large2 的发布引起了广泛关注。在模型在开放性方面，LLaMA3 公开了模型权重，用户可以访问和使用这些预训练和指令微调后的模型权重，此外Meta还提供了一些基础代码，用于模型的预训练和指令微调，但并未提供完整的训练代码，LLaMA 3 的训练数据也并未公开。不过这次LMeta带来了关于LLaMA 3.1 405B 的一份 93 页的技术报告。

华为Pura 70系列手机在升级到HarmonyOS4.2.0.172版本后，新增了令人瞩目的AI扩图功能，为用户带来更丰富和有趣的摄影体验。用户可以轻松享受AI技术带来的创作乐趣，拯救废片，释放创意潜力。,由于可以通过调整标准差来适配量化数据类型的范围，NF4相较于传统的4位整数或4位浮点数量化，可以获得更高的精度。,LC信息，究竟是怎么做到的?,超大内存+高速带宽

算力方面，目前领先的服务器CPU都已经具备了AI加速功能。,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，”,所谓通用，就是让大家都用上,随后，傅盛也发表了他的看法，他认为开源和闭源这两个阵营是彼此共同竞争，共同发展。并对“开源其实是一种智商税”这一观点进行了反驳：“开源大语言模型是免费的，他怎么来的智商税呢，谁在收税？”，“如果今天企业用付费闭源大语言模型，那才叫"智商税"，尤其是收很高的模型授权费、API费用，一年花了数百上千万，最后买回去当个摆设，甚至员工根本用不起来（模型）。”,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。

仅仅依靠硬件创新，是远远不够的，CPU很难进行大模型算法的大规模并行计算。,提供了高传输速率，高达16GT/s（Giga Transfers per second）,在这场AI争霸赛中，各大科技公司们卯足劲加大对GPU的投资，似乎在暗示着拥有更多、更强大的GPU，就能让自己立于不败之地。