Cronfox's Channel
https://t.me/bangdreamofficial/7534 赛博丸山彩
电子丸山彩会不会梦到赛博修车
通过LLM进行调研了一下:
(关于我的调研管线:抛出一个问题,利用自带RAG Grounding的模型和生成前搜索API做总结与分析,随后通过补充各种来源的资料进行逐步深入分析与修正。)
(感谢QwQ-32B)后百模大战时代,两大开源模型(qwen/deepseek)的赛点与胜负手在于:能否在2025年底之前推出具备多模态(至少是图片理解,最好是视觉+听觉双理解)+Reasoning能力的模型,并实现与现有生态的无缝衔接,外加Agent能力短板是否能补齐。
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(感谢QwQ-32B)后百模大战时代,两大开源模型(qwen/deepseek)的赛点与胜负手在于:能否在2025年底之前推出具备多模态(至少是图片理解,最好是视觉+听觉双理解)+Reasoning能力的模型,并实现与现有生态的无缝衔接,外加Agent能力短板是否能补齐。
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通过LLM进行调研了一下: (关于我的调研管线:抛出一个问题,利用自带RAG Grounding的模型和生成前搜索API做总结与分析,随后通过补充各种来源的资料进行逐步深入分析与修正。) (感谢QwQ-32B)后百模大战时代,两大开源模型(qwen/deepseek)的赛点与胜负手在于:能否在2025年底之前推出具备多模态(至少是图片理解,最好是视觉+听觉双理解)+Reasoning能力的模型,并实现与现有生态的无缝衔接,外加Agent能力短板是否能补齐。
可以关注以下点:高参数MoE Reasoning 视觉听觉双理解 端到端整合式多模态生成 Agent能力
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32张RX5816可以运行671b Deepseek-R1吗?
设服务器可以提供128条PCIe,且可4444拆分
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通过LLM进行调研了一下: (关于我的调研管线:抛出一个问题,利用自带RAG Grounding的模型和生成前搜索API做总结与分析,随后通过补充各种来源的资料进行逐步深入分析与修正。) (感谢QwQ-32B)后百模大战时代,两大开源模型(qwen/deepseek)的赛点与胜负手在于:能否在2025年底之前推出具备多模态(至少是图片理解,最好是视觉+听觉双理解)+Reasoning能力的模型,并实现与现有生态的无缝衔接,外加Agent能力短板是否能补齐。
QVQ-72B还在preview(
Qwen-Max系列模型还在内部测试(
ds家只有两个投石问路的模型(vl2和janus)
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网盘三分法:
”资源型“/”同步型“/”网赚型“
1.免费用户容量巨大,但是下载体验见仁见智,基于分享量大和用户惯性驱动,采用直接限速或软性QoS推动用户付费购买VIP
2.用户体验驱动,免费用户容量小,主打多端同步,以容量和特性驱动用户购买付费服务。
3.上传者收益驱动,通过对下载者体验劣化逼迫用户购买VIP。
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