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现阶段在智能问答、主张自动智能客服等场景中,常识库的运用实践上仍是以RAG为中心办法。二则是全体系异构协同优化,完善严密联动HBM/DRAM/SSD和CPU/GPU/NPU全体系异构设备,打破显存容量的约束,充沛开释全体系的存力和算力。但迈入推理年代后,法规大模型的不或许三角问题愈加凸显——本钱、功率和功能难以平衡。
实践上现阶段通用大模型,轿车驾驶经过了一年多的技能演进,轿车驾驶协作RAG技能和In-ContextLearning(上下文学习),乃至比经过范畴数据练习的模型作用还要好,现已能够满意大部分客户的事务运用场景。那么,看两AIInfra究竟怎样完结算力资源的优化?又怎样跑通其间的商业闭环逻辑?作为AIInfra赛道的创企,看两脱胎于清华大学高功能研讨所的趋境科技给出了自己的考虑和解法。
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比方在客服场景,主张自动用户咨询一个问题,这背面的大模型经过深层次推理,加上外部常识,或许需求几十秒钟才干完结一个问题的完好回复。国产组冠军则由414开喜赛车队的张靖琳摘得,完善表现了本乡赛车队微弱的竞争力。
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