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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。,过去一年，大语言模型的数量大幅增加，许多都声称是开源的，但它们真的有多开放呢？,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。,今年4月，Vidu在2024中关村论坛首秀，经过几个月完善，Vidu不仅延续了4月展示的高动态性、高逼真度、高一致性等优势，还新增了角色一致性、动漫风格、文字与特效画面生成等特色能力。

用4颗CPU，撬动千亿参数大模型,具体如下：,闭源软件（专有软件）由于商业或其他原因，不公开源代码，只提供计算机可读的程序（如二进制格式）。源代码仅由开发者掌握和控制。典型代表包括Windows，安卓。,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。,在大部分AI应用苦于获客成本高昂、技术投入巨大，变现场景困难的当下，有大模型加持的AI外呼，几乎已经入侵到每个人的日常生活，尤其在618、双11这样的大促节点普。

目前主流的AI芯片，显存通常只有几十GB，显然放不下这么大的模型。（目前最强的AI芯片也没还没达到200GB）,所谓通用，就是让大家都用上,同样，AI几乎0延迟给出了详细的解题步骤和答案。

大部分AI外呼系统都需要接通才能扣费，但他们并不能保证接通率，为了保证效果，很多企业会承诺客户，他们会多次拨打意向名单中的电话。一位AI外呼公司销售称，接通率更多的和企业提供的数据精准度有关，现在AI的接通率和人工差不多。,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。,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。