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AI外呼真的有用吗,成本,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。,再给它上一道推理题——船边挂着软梯，离海面2米，海水每小时涨半米，几小时海水能淹没软梯?

传统上，GPU因其具备优越的并行处理能力，一举成为了AI训练和推理的首选。,LC信息的创举，让互联网、金融、医疗等行业客户可实现高效部署，首次投入就可节约80%以上的建设成本。,说到大模型最成功的应用，你首先想到的可能是对话式机器人Kimi、豆包、文心一言等等，这些月活数百万尚无法盈利，甚至无法准备回答“9.11和9.8哪个更大”的明星产品。,不过，一位采用过AI外呼机器人的建筑材料企业称，想要机器人完全代替人类是不可能的，因为机器永远不可能像人一样有灵活沟通技巧。机器人的本质是帮助人做前期筛选。非金融行业接通率在40%-60%之间，而金融行业可能只有25%-40%，甚至更低。要实现效率最大化，一般有意向的客户，企业会立马安排人工跟进。,用开源模型训练两三月就开始商业化，这并不具备很高的护城河，也就导致了AI外呼鱼龙混杂。市面上的AI外呼机器人很多是创业公司，他们未必有足够的资金实力去研发大模型。

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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。,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。