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🔥 DeepSeek震撼AI界！以仅约 1/20 的算力成本，达到了 GPT-4 的性能水平！🚀 这一成就源于其在模型算法上的三大革新： ✨1.FP8混合精度训练通过复杂的数学优化，用 8位浮点数替代传统的 32位浮点数进行训练，减少了 75%的内存需求，显著降低算力消耗，同时保持高精度性能。 ⚡2.多标记预测系统打破传统逐字逐句生成的低效模式，多标记预测系统允许模型一次性处 🔥 DeepSeek震撼AI界！以仅约 1/20 的算力成本，达到了 GPT-4 的性能水平！🚀 这一成就源于其在模型算法上的三大革新： ✨1.FP8混合精度训练通过复杂的数学优化，用 8位浮点数替代传统的 32位浮点数进行训练，减少了 75%的内存需求，显著降低算力消耗，同时保持高精度性能。 ⚡2.多标记预测系统打破传统逐字逐句生成的低效模式，多标记预测系统允许模型一次性处理整句或多句内容，推理速度提升 2倍，准确率高达 90%，大幅提高训练与推理效率。 🧠3.专家系统与巨型模型激活所有参数的传统方式不同，DeepSeek通过专家系统按需调用参数。在其 671亿参数中，仅有 37亿参数被激活以处理特定任务，显著减少计算开销。相比之下，传统模型的 1.8万亿参数全部常驻运行，资源利用率极低。 #DeepSeek #AI #GPT-4

兄弟们，这个强啊，效果真的挺棒复旦大学OpenMOSS人工智能开放实验室推出首个端到端实时语音交互模型中文语音能力感觉和GPT 4o 的高级语音很接近 - 低于 200 毫秒，支持语音打断和自然互动 - 可根据指令生成多情感、多风格的语音，包括模仿特定角色的情绪。 - 丰富的情感控制：支持生成多种情感语音，如欢快、严肃、悲伤等。语音风格多样化：可以模拟不同的角色语调、情绪和

字节跳动发布全新的 AI IDE 产品： Trae 标配Claude 3.5sonnet 和 GPT-4o 限时免费直接对标的 Cursor 的 Agent 功能，提出了全新的从Copilot向Autopilot演进概念即：通过用户的提问直接生成一个完整的代码项目出来。看我演示，全程我只动用了一次键盘，鼠标点点就行操作起来非常的流畅，对编程小白用户来说也是非常容易上手。

问：写提示词的时候角色设定还需要吗？如果想让大模型完成特定任务的时候答：角色设定是否重要看模型看场景。模型在GPT-4o以下依然重要；对于需要角色扮演的场景需要设定角色，比如扮演心理医生、赛博女友等；扮演可以让AI快速理解任务的场景，更好的输出内容，比如让 AI 扮演苏格拉底导师、英语老师等；其他情况一般不需要设定角色。

Things we learned about LLMs in 2024 中我深有同感的： 1. GPT-4的垄断地位被打破。 2. LLM 价格指数式下降。 3. Prompt驱动的应用已经可以商业化。 4. Agents 还没有出现（出现的只是Prompt驱动的Workflow）。 5. 以o1为代表的推理模型开始出现。 6. 合成数据效果很好，事实上目前大部分模型的SFT数据都是合成的，预训练数据也经过了精心过滤。 7. 社会上不同的人群对大模型的认知差距十分巨大，可能会带来新的数字鸿沟。 8. 长上下文很重要，激发了很多可能性。(没有长上下文，cursor 是不会出现的，只有代码补全）

一名加拿大人在家中建造了一個熱核反應堆，項目僅花費 3,000 美元，他使用了 Claude 和 GPT-4 神經網絡，他成功實現了核聚變。

YC CEO 点赞的神级提示词⚡️ 可以让 GPT-4o、Claude 模型表现的非常好，让模型在输出前更好的「思考」一会，类似一种系统 2 和系统 1 之间的状态链接🔗见下一条帖子👇

Another Microsoft paper revealing the size of GPT-4, GPT-o1 and Claude Sonnet. I'm not sure how trustworthy these numbers are, but they do make a lot of sense to me. Source:

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