1、让任何用户在无需AI插件第三方神器的情况下就能够完成在微扑克系统规律下的调试。

2、直接的在微扑克黑科技上面进行微扑克的调试，不受微扑克 ia辅助和WPK计算辅助方面的显示。

3、门为WPK透明挂用户提供便捷调试功能的，方便大家在手机上操作。

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1、微扑克透视辅助连接微扑克 ai插件，以充电模式进行。

2、用微扑克软件透明挂解压缩后，将adb文件放在游戏的驱动器根下。

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具体如下：,它包含了两部分「数据搬运」:,如果投诉过多，一个号段就会被运营商标记为骚扰电话。这时候，AI外呼企业往往每隔一段时间就会清除标记。

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。,熟悉模型的训练和推理的朋友都知道，这些事情一点都不奇怪。,但这只是理想情况，现实中，AI外呼带来的客户转化并不理想。不止一位商家Tech星球，市面上很多便宜的买的都是源代码做的贴牌，根本不具备研发实力，他们很多语音技术都是对接的科大讯飞，不够灵活。,但消费者并不买账——几乎很少有人能平静地接完一通AI外呼电话。

对于千亿参数模型来说，大量的参数和数据输入，需要在强大计算单元中处理。对此，它需要支持向量化指令集、矩阵计算指令集，来实现大量的矩阵乘法和张量运算。,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）。”,过去一年，大语言模型的数量大幅增加，许多都声称是开源的，但它们真的有多开放呢？,一位AI外呼行业人士向Tech星球展示了他们的后台系统， 一通电话打给消费者后，他们会根据消费者意向分类，A类代表有明确的消费意向，B类居中，C类则是直接拒绝。这些数据最终会沉淀成文档，返还给客户。消费意向明确的客户则可以后续短信引导，关注企业微信或者官方账号等。,之后，很多使用华为Pura 70标准版及北斗卫星消息版的用户询问，什么时候才能支持AI扩图。

而在计算第一个token过程中，由于模型首次加载，会在内存中存放全部的权重参数，以及KV Cache等数据。,注意，在整个推理过程中，计算时间占比达到了80%!,这些搬运对大模型的计算和推理速度，起到了一个决定性的作用。数据搬运很快，LLM吐字的速度也会快。

而在这之中，有148次（30.1%）是由于各种GPU故障引起的。,具体如下：

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。,而在计算第一个token过程中，由于模型首次加载，会在内存中存放全部的权重参数，以及KV Cache等数据。,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。