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这意味着，闭源/开源主流模型的尺寸只会越来越大，千亿参数，甚至万亿参数模型将会成为主流。,不仅如此，对于基于擅长大规模并行计算的加速卡设计的AI大模型，通用服务器的处理器与之并不适配。

容量,关键是，AI比人便宜。Tech星球咨询多家开通了AI外呼业务的企业，他们表示，业内一般有两种模式，按时间计费，1分钱/每6秒计费，没到6秒也会按6秒计费，“费用有两部分，一部分是运营商底层通话线路费用，然后是AI机器人费用”。也有国内智能客服头部企业表示，他们是按照流量计费，算下来一通电话也不过几毛钱。,论文称，Meta的Llama以及Google DeepMind的Gemma 虽然自称开源或开放，但实际上只是开放权重，外部研究人员可以访问和使用预训练模型，但无法检查或定制模型，也不知道模型如何针对特定任务进行微调。,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。,然而，在实现和需求上有显著区别。

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」。,内存方面，可以说是通用服务器的最大优势了。,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）

大鱼吃小鱼，小公司面临淘汰,大模型一直被认为是生产力革新的工具。,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。