拥有数万亿参数的大模型，其涌现能力无与伦比。大模型的涌现能力（Emergent Abilities），是指模型参数规模、训练数据量或训练步数突破某个临界阈值后，突然展现出小规模模型中不存在或极微弱的高阶复杂能力，性能呈非线性“跃迁”而非线性提升，类似物理学中的“相变”。

不过我国算力中心GPU卡都太少，涌现能力强的可能在国外。比如马斯克的巨兽算力中心，正在野蛮扩张，H100达百万量级。目前我国算力都还仰人鼻息，缺算力卡将长期存在。
字节跳动：约36-40万张（国内），含H100/H200/H20/A100，训练占比高；海外约60万张，合计约100万张，为国内最大英伟达卡持有方。阿里巴巴：约25万张，以A100/H20/H200为主，支撑阿里云与通义大模型，推理占比高。
腾讯：约20-25万张，含H20/A100/T4，向字节采购H20算力，服务混元大模型与游戏AI。
百度：约15-20万张，以A100/H20为主，搭配昆仑芯，支撑文心一言与千帆平台。
超擎数智：约2.5-3.5万张，训练卡占比60%，服务DeepSeek等。
其他云厂商/AI公司：京东科技、网易有道等均有万级部署，以A100/T4为主，侧重推理。
--发自 ismth(丝滑版)
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大佬所言极是

【 在 anyone111 的大作中提到: 】
: 大模型除了没有任何物理意义外，更没有任何的生物意义，所以人工智能突破不了数据
: 拟合的限制，只能从现有知识中发现规律，很难产生新的知识，
:
: 【 在 Barbarossa 的大作中提到: 】
: : 拥有数万亿参数的大模型，其涌现能力无与伦比。大模型的涌现能力（Emergent Abilities），是指模型参数规模、训练数据量或训练步数突破某个临界阈值后，突然展现出小规模模型中不存在或极微弱的高阶复杂能力，性能呈非线性“跃迁”而非线性提升，类似物理学中的“相变”。
: : 不过我国算力中心GPU卡都太少，涌现能力强的可能在国外。比如马斯克的巨兽算力中心，正在野蛮扩张，H100达百万量级。目前我国算力都还仰人鼻息，缺算力卡将长期存在。

--发自 ismth(丝滑版)
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FROM 118.253.152.*

斯文那
【 在 Barbarossa 的大作中提到: 】
: 拥有数万亿参数的大模型，其涌现能力无与伦比。大模型的涌现能力（Emergent Abilities），是指模型参数规模、训练数据量或训练步数突破某个临界阈值后，突然展现出小规模模型中不存在或极微弱的高阶复杂能力，性能呈非线性“跃迁”而非线性提升，类似物理学中的“相变”。  
:  
: 不过我国算力
: ..................

发自「今日水木 on iPhone 13 Pro」
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一般

【 在 liangf 的大作中提到: 】
: 斯文那
: 【 在 Barbarossa 的大作中提到: 】
: : 拥有数万亿参数的大模型，其涌现能力无与伦比。大模型的涌现能力（Emergent Abilities），是指模型参数规模、训练数据量或训练步数突破某个临界阈值后，突然展现出小规模模型中不存在或极微弱的高阶复杂能力，性能呈非线性“跃迁”而非线性提升，类似物理学中的“相变”。  
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: : 不过我国算力
: : ..................

--发自 ismth(丝滑版)
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大佬，你低估了现在的人工智能



【 在 anyone111 的大作中提到: 】
: 大模型除了没有任何物理意义外，更没有任何的生物意义，所以人工智能突破不了数据
: 拟合的限制，只能从现有知识中发现规律，很难产生新的知识，
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