红杉资本合伙人前瞻：大模型三要素已过时，电力、服务器、钢铁成制胜关键
红杉资本合伙人前瞻：大模型三要素已过时，电力、服务器、钢铁成制胜关键AI资格赛已经结束，下一阶段建设为王，巨头和初创如何继续赢得下半场？
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6743 点击 2024-08-20 14:51
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AI资格赛已经结束，下一阶段建设为王，巨头和初创如何继续赢得下半场？
Llama3.1系列模型的开源，真让大模型格局大震，指标上堪比最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude3.5，让开源追赶闭源成为现实。
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4秒看完2小时电影，阿里团队新成果正式亮相——
在人工智能领域，模型参数的增多往往意味着性能的提升。但随着模型规模的扩大，其对终端设备的算力与内存需求也日益增加。低比特量化技术，由于可以大幅降低存储和计算成本并提升推理效率，已成为实现大模型在资源受限设备上高效运行的关键技术之一。然而，如果硬件设备不支持低比特量化后的数据模式，那么低比特量化的优势将无法发挥。
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研究发现：大模型尚无法独立学习或获得新技能。