俱乐部教程！德扑之星辅助挂【其实是真的有挂的】-哔哩哔哩

另一方面，不仅买不起，更是用不起。,整数或浮点数量化方法的数据间隔通常是平均分布或指数分布的,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。,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。,团队通过将这些scale参数量化到8位浮点数（FP8），显著减少了所需的存储空间。

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。,拯救废片神器！华为Pura 70标准版AI扩图预计8月底前上线,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。

使用方法也很简单，打开照片-选择编辑-AI修图-扩图即可。,并且，通过DOE矩阵式有源仿真，找到了通道所有corner的组合最优解，让算力性能可以得到充分发挥。,至于什么是开源大模型，业界并没有像开源软件一样达成一个明确的共识。,虽然目前还搞不定模型的大规模训练，但通用服务器在推理任务上，却意外有着不小的优势。,对教育和科研而言，开源大语言模型提供了宝贵资源。学生和新手开发者通过研究和使用这些模型，能快速掌握先进AI技术，缩短学习曲线，为行业输送新鲜血液。

预填充阶段生成的大量KV Cache，需要从显存/内存，搬运到计算单元中（工作量非常大）,相比之下，由CPU故障引发的中断，只有2次。,不过，张量并行对模型参数的切分粒度较细，要求CPU在每次张量计算后都要进行数据同步。,计费规则和行业也有关系。一位行业人士表示，金融行业0.15元一分钟，非金融行业0.13元一分钟，金融行业贵更多是因为投诉太多了，导致AI外呼企业的成本增加。,它包含了两部分「数据搬运」: