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同样，AI几乎0延迟给出了详细的解题步骤和答案。,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）。”,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」。

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尽管奥特曼迅速复职，微软却放弃了OpenAI给予的无投票权的董事会席位。,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。,一位AI外呼机器人行业从业者称，一开始很少有企业能赚钱，电话打得多，才能赚钱。每天打几千万通AI外呼电话就赚钱了，比如外卖到了，快递到了，电商活动来了。但现实是，很多企业一天能有几十万个电话就已经算是非常不错的。,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。

李彦宏也强调了两者的区别，模型开源不等于代码开源：“模型开源只能拿到一堆参数，还要再做SFT（监督微调）、安全对齐，即使是拿到对应源代码，也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去训练这些参数，无法做到众人拾柴火焰高，拿到这些东西，并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开发。”,一位大厂研发人员告诉Tech星球，AI外呼的核心技术有三点，首先是听懂对方在说什么，然后做出正确回应，最后是用声音回复对方。,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。

通过嵌套量化，模型的每个权重参数最终仅占用4字节的内存空间，比原始FP32节省了大量的内存占用空间。,“我们用的业内龙头企业的机器人，但是他们的线路很差，骚扰电话居多，接通率远比60%要滴很多，很多电话拨出去就被挂”，一位商家称，“做售后服务还好，前期获客大家用的很多都是同一批数据，这些人反复被轰炸，即便是真人都是秒挂，更何况机器人。”,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。