2024已升级！WePoKer辅助工具(原来是真的有挂的)-哔哩哔哩

面对用Java编写程序的代码任务，「源2.0」非常迅速地给出了结果。,这个特点，恰恰非常适合呈现近似正态分布的LLM权重。,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。

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。,但这只是理想情况，现实中，AI外呼带来的客户转化并不理想。不止一位商家Tech星球，市面上很多便宜的买的都是源代码做的贴牌，根本不具备研发实力，他们很多语音技术都是对接的科大讯飞，不够灵活。,如今，千亿参数大模型，是千行百业智能涌现的关键。而通用算力能否运行千亿参数大模型，正是衡量其能否支撑千行百业智能涌现的关键。,千亿参数AI的模型的部署，从此有了性能更强、成本更经济的选择;AI大模型应用，可以和云、大数据、数据库，实现更紧密的融合。

对于一个千亿参数的LLM，若以每64个参数作为一个量化块（block size=64）来计算，仅存储scale参数就需要额外的6GB内存:(100B ÷64) ×4=6GB。,1、谷歌发布全新Gemma2 2B模型，性能超越GPT-3.5-Turbo与Mixtral-8x7B

总而言之，在大模型推理的两阶段中，有着截然不同的计算特征，需要在软硬件方面去做协同优化。,此外，Vidu还能生成影视级特效画面，如烟雾、炫光效果、CG特效等。,此外，GPU最大的劣势之一在于，显存容量受限。,如今，千亿参数大模型，是千行百业智能涌现的关键。而通用算力能否运行千亿参数大模型，正是衡量其能否支撑千行百业智能涌现的关键。