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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NF4量化,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。

在前段时间的世界人工智能大会上，李彦宏直言“开源其实是一种智商税”，因为闭源模型明明性能强，推理成本更低，再次引发讨论。,尽管微软是OpenAI的最大投资者，已向其注资约130亿美元，约合人民币939.17亿元，并作为其独家云服务提供商，但两家公司在AI产品和搜索引擎领域的竞争态势日益明显。,最近，LC信息的研发工程师，仅靠4颗CPU，就让千亿参数的「源2.0」在通用服务器上跑起来了!,被低估的通用服务器

然而，在实现和需求上有显著区别。,通常来说，通用服务器会将先将模型的权重传给一个CPU，然后再由它去串联其他CPU，实现权重数据的传输。,图注:AI外呼企业的后台系统截图。

但当技术越来越成熟，消费者可以更方便得被触及，越来越难以分辨对方到底是机器人和AI时，也未必是一件好事。,而在这之中，有148次（30.1%）是由于各种GPU故障引起的。,总而言之，在大模型推理的两阶段中，有着截然不同的计算特征，需要在软硬件方面去做协同优化。,Yuan2.0-102B模型推理性能分析结果图

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。,至于内存带宽不足的问题，则需要在不影响精度的情况下对模型进行「瘦身，也就是量化。,结果显示，项目间差异显著，根据这个排行榜，Allen Institute for AI的OLMo是最开放的开源模型，其次是BigScience的BloomZ，两者都是由非营利组织开发。,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。

方式(1)用户选择某张或一些照片，后台将这些照片进行AI风格化处理，并生成壁纸，每日更换。,开源模型促进了技术的广泛传播和创新，为研究者和企业提供了更多可能性，而闭源模型则推动着整个行业的标准的提升。两者的良性竞争激发了持续改进的动力，也为用户提供了多样化的选择。,8.个性二维码：根据用户的二维码和某张个人照片，做风格迁移，生成具有某种照片风格的个性二维码。,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.