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系统规律下的调试。

2、直接的在微扑克黑科技上面进行的调试，不受 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，集合透视辅助软件、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、透视辅助连接微扑克 ai插件，以充电模式进行。

2、用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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容量,最终，这种协同并行工作，直接让计算效率提升了4倍!,在采用256为量化块大小（block size=256）的情况下，存储所有scale参数所需的额外空间仅为1.57GB:(100B ÷64÷256) ×4+ (100B ÷64) ×1=1.57GB.,目前主流的AI芯片，显存通常只有几十GB，显然放不下这么大的模型。（目前最强的AI芯片也没还没达到200GB）,无论是金融防欺诈、财务数据分析、企业CRM营销洞察、医疗智能诊断、个性化诊疗方案、教育培训等等，都将见证AI的广泛应用。

千亿参数AI的模型的部署，从此有了性能更强、成本更经济的选择;AI大模型应用，可以和云、大数据、数据库，实现更紧密的融合。,比如，当AI外呼机器人向消费者推荐优惠券时，对方问“有什么”，隐藏的是优惠券可以买到什么。当对方表示自己出差不方便时，他可以告诉消费者离自己最近的城市哪里可以使用。,这是在NF4量化基础上，进行了二次量化。,最近一段时间开源大模型市场非常热闹，先是苹果开源了 70 亿参数小模型DCLM，然后是重量级的Meta的Llama 3.1 和Mistral Large2 相继开源，在多项基准测试中Llama 3. 1 超过了闭源SOTA模型。

大部分AI外呼系统都需要接通才能扣费，但他们并不能保证接通率，为了保证效果，很多企业会承诺客户，他们会多次拨打意向名单中的电话。一位AI外呼公司销售称，接通率更多的和企业提供的数据精准度有关，现在AI的接通率和人工差不多。,1个电话只要1分钱,马斯克19天建成由10万块H100串联的世界最大超算，已全力投入Grok3的训练中。,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。

“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。”,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。,说到大模型最成功的应用，你首先想到的可能是对话式机器人Kimi、豆包、文心一言等等，这些月活数百万尚无法盈利，甚至无法准备回答“9.11和9.8哪个更大”的明星产品。,第一阶段的计算需求有多大，主要取决于我们输入的长度。,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。

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。,对此，华为终端客户服务今日给出回应：Pura 70及Pura 70北斗卫星消息版，预计将在2024年8月底前支持该功能。,马斯克19天建成由10万块H100串联的世界最大超算，已全力投入Grok3的训练中。,AI外呼是典型的SAAS服务，一些企业可能需要定制话术、对话流程、知识库、机器人训练等。这些环节拆开收费，几千到几万不等。但事实上，很多时候他们系统不会单独收费，只会按照对话时长收费。,不过开源派和闭源派之间的争论并没有停下来的迹象。

说到底，大模型的效果好坏依然取决于算力、算法和算据。而这些资源更多掌握在头部企业或者大公司手中。,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」。,这是模型参数本身所占内存空间的2-3倍。,AI生成的内容开始填充互联网世界，如今已是不可逆转的大势。在无数科技巨头的海量资源浇灌下，愈发强大的生成式人工智能（AIGC）早已开始大规模产出文字、图片、音频，乃至视频。“每天2小时，用AI批量生成文章内容，一年躺赚六位数”，类似的言论在互联网上随处可见，AI技术介入内容创作也已蔚然成风。