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。

4、非常给力的系统处理软件，集合微扑克透视辅助软件、微扑克辅助工具箱和最新的驱动程序。

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第三方教程！WePoKe原来是有挂的，WPK辅助透视软件（有挂技巧）：

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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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。,开源是一种软件开发模式，基于开放、共享和协作，鼓励大家共同参与软件的开发和改进，推动技术的不断进步和广泛应用。,GPU不行，那就从CPU入手。,然而，这种对高端GPU的狂热追求，并非在所有情况下，都是完美无缺的解决方案。

这里，LC信息采用了一种并不多见的分位数量化方法——NF4（4位NormalFloat）。,提供了高传输速率，高达16GT/s（Giga Transfers per second）,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。

使用方法也很简单，打开照片-选择编辑-AI修图-扩图即可。,选择闭源开发的软件更有可能成为一个稳定、专注的产品，但是闭源软件通常需要花钱，且如果它有任何错误或缺少功能，只能等待开放商来解决问题。,从表中我们可以看到，和海外的情况类似，开源较为彻底的模型基本是由研究机构主导，这主要是因为研究机构的目标是推动科研进步和行业发展，更倾向于开放其研究成果。

大语言模型的开源是一项复杂而细致的工作，并非所有模型都必须开源。,实测结果显示，读带宽为995GB/s、写带宽为423GB/s，以及读写带宽为437GB/s。

这是模型参数本身所占内存空间的2-3倍。,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。,另一方面，想要把Llama3.1405B跑起来，还得搭配2台8×H100的DGX工作站才行——即1280GB的显存。,1个电话只要1分钱,对于这个需求，前文提到的全链路UPI总线互连技术，完全可以满足（通信带宽高达16GT/s）。

传统上，GPU因其具备优越的并行处理能力，一举成为了AI训练和推理的首选。,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。”,因为NF4量化后会产生大量的scale参数，如果使用32位浮点数（FP32）存储，会占用大量内存。,模型参数本身的搬运,针对以上难题，LC信息提出了「张量并行」（Tensor Parallel）和「NF4量化」两项技术创新，成功实现了千亿大模型Yuan2.0-102B的实时推理。