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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对于百亿参数模型，20-30GB显存就够了。然而，若想跑千亿参数，大约需要200-300GB的显存空间。,不仅如此，对于基于擅长大规模并行计算的加速卡设计的AI大模型，通用服务器的处理器与之并不适配。,显存

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。”,再给它上一道推理题——船边挂着软梯，离海面2米，海水每小时涨半米，几小时海水能淹没软梯?,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。,计费规则和行业也有关系。一位行业人士表示，金融行业0.15元一分钟，非金融行业0.13元一分钟，金融行业贵更多是因为投诉太多了，导致AI外呼企业的成本增加。,算法方面，LC信息的通用服务器可同时支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，以及DeepSpeed等流行开发工具，满足了用户更成熟、易部署、更便捷的开放生态需求。

相比之下，由CPU故障引发的中断，只有2次。,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。,GPU不行，那就从CPU入手。,对于4路服务器来说，只需给每颗CPU插上8根32GB内存，就能轻松达到1TB。插满之后甚至可以扩展到16TB，最大可支持万亿参数的模型。

在金融行业、医院门诊部，企业的IT部门，从业者都发现了这一点:传统行业的算力基础设施，已经不够用了!,该功能最早在今年4月开启内测，目前已经发布十余个版本，旨在通过集成多种 Al 技术，为用户提供一个全面，智能、便捷、高效的解决方案，帮助用户解决各种问题和应用场景。据介绍，小米14、14 Pro、14 Ultra、13、13 Pro、13 Ultra 六款机型可参与内测报名，8月中旬开始测试。

如今，千亿参数大模型，是千行百业智能涌现的关键。而通用算力能否运行千亿参数大模型，正是衡量其能否支撑千行百业智能涌现的关键。,原因很明显:后者虽然拥有高通用性和高性能的计算核心，但并没有并行工作的环境。,正如开源和专有软件共同塑造了今天的软件生态，开源和闭源大模型之间也并非二元对立，两者的并存发展是推动AI技术不断进步、满足不同应用场景需求的重要动力。最终，用户和市场会作出适合自己的选择。,该功能最早在今年4月开启内测，目前已经发布十余个版本，旨在通过集成多种 Al 技术，为用户提供一个全面，智能、便捷、高效的解决方案，帮助用户解决各种问题和应用场景。据介绍，小米14、14 Pro、14 Ultra、13、13 Pro、13 Ultra 六款机型可参与内测报名，8月中旬开始测试。

“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。”,当前业界LLM的网络架构，已从GPT逐渐走向MoE。通向AGI的大模型参数规模，只会呈指数级增长。,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。,开源和闭源模型的关系或许可以类比于软件行业中开源和闭源软件的共存。,日前，由生数科技联合清华大学打造的Vidu视频大模型正式在全球上线，这也是首个国产纯自研视频大模型。