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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。,然而，由于大模型在运行时需要频繁地在内存和CPU之间搬运算法权重，这样造成的后果就是，CPU与内存之间的带宽利用率不高，通信开销极大。

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。,与此同时，它将从内存到CPU的数据搬运效率，提高了4倍。,Pytorch之父表示，技术报告中暗藏了很多基础设施的有趣细节，包括如何并行化，如何让系统更可靠等等,大模型一直被认为是生产力革新的工具。,因此，千亿大模型的实时推理，服务器需要具备较高的计算能力，以及较高的存储单元到计算单元的数据搬运效率。

一边是Meta在Llama 3. 1 发布后表示：“现在，我们正在迎来一个开源引领的新时代。”另一边是Sam Altman在《华盛顿邮报》撰文，直接把开源闭源的矛盾上升到国家和意识形态层面。,在具体实践的过程中，LC信息的工程师们分别从硬件资源和算法层面入手，攻克了一个个「拦路虎」。

选择闭源开发的软件更有可能成为一个稳定、专注的产品，但是闭源软件通常需要花钱，且如果它有任何错误或缺少功能，只能等待开放商来解决问题。,荷兰拉德堡德大学的人工智能研究学者Andreas Liesenfeld和计算语言学家Mark Dingemanse也发现，虽然“开源”一词被广泛使用，但许多模型最多只是“开放权重”，关于系统构建的其他大多数方面都隐藏了起来。,这里面涉及到三种技术ASR语音识别技术、NLP自然语言处理、TTS语音合成技术。市场上很多人采用人工录音的方式，就是因为没有很好攻克TTS语音合成技术。,业内人士称，一些特殊行业，比如涉及金融数据等，需要进行私有化部署，价格可能会高达几十万，一般是50万起步，百万级别的费用。但他们往往不会去寻找分散的小公司，而是选择更具规模和实力的企业。毕竟，没人希望自己的钱打水漂。,LLM输出主要通过KV Catch，逐一生成token，并在每步生成后存储新词块的键值向量。