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3.待读清单:针对不同场景的信息来源,如一方应用(小米浏览器/负一屏...)/三方应用(微信/飞书/头条/知乎等)里的文章链接,通过系统侧边栏实现一键收集,在后台自动进行分析、摘要生成并呈现在统一入口:待读清单内,便于用户随时进去快速查阅。,软件开源主要针对应用程序和工具,开源的资源需求较低,而大语言模型的开源则涉及大量计算资源和高质量的数据,并且可能有更多使用限制。因此,虽然两者的开源都旨在促进创新和技术传播,但大语言模型开源面临更多的复杂性,社区贡献形式也有所不同。,图片
该功能最早在今年4月开启内测,目前已经发布十余个版本,旨在通过集成多种 Al 技术,为用户提供一个全面,智能、便捷、高效的解决方案,帮助用户解决各种问题和应用场景。据介绍,小米14、14 Pro、14 Ultra、13、13 Pro、13 Ultra 六款机型可参与内测报名,8月中旬开始测试。,李彦宏也强调了两者的区别,模型开源不等于代码开源:“模型开源只能拿到一堆参数,还要再做SFT(监督微调)、安全对齐,即使是拿到对应源代码,也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去训练这些参数,无法做到众人拾柴火焰高,拿到这些东西,并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开发。”,无论是金融防欺诈、财务数据分析、企业CRM营销洞察、医疗智能诊断、个性化诊疗方案、教育培训等等,都将见证AI的广泛应用。,8.个性二维码:根据用户的二维码和某张个人照片,做风格迁移,生成具有某种照片风格的个性二维码。,实测结果显示,读带宽为995GB/s、写带宽为423GB/s,以及读写带宽为437GB/s。
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NF4量化,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)。”,7.消息摘要:复制文字内容即可在侧边栏实时生成小窗查阅,还可保存到笔记,大模型会对所选内容进行摘要总结,极大节省用户时间。,4.风格广场:内置若干个AI风格滤镜,比如粘土风、动漫风,用户可以选择照片后,根据不同滤镜生成相应的转化照片。后续双周更新滤镜,每双周更新一个新的滤镜。,为了进一步压缩模型的权重参数,团队还采用了嵌套量化(Double Quant)技术。
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