UC San Diego'nun DFlash, öngörülen解码 için hafif bir blok difüzyon modeli ile otoregressive yazılmayı değiştiriyor. tek bir ileri geçişte tüm token bloklarını çizer ve hedef gizli özelliklere şartlandırır…
Bilgi işlem tedariği, enerji ve veri merkezi kapasitesi, yapay zekanın ne kadar ucuza çalışabileceğine karar verir. Altyapı değişiklikleri haftalar sonra çıkarım maliyetlerinde ortaya çıkıyor.
Bu hikayede adı geçen şirketler ve modeller — sayfalarını açın ve canlı fiyatları
Özetler yalnızca bilgi amaçlı olarak toplanmıştır; hikayenin tamamı için kaynak bağlantısını takip edin. Demo girişleri örnek niteliğindedir.