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电话作为沟通的重要方式,量子金融申请退款人工客服电话通过电话联系客服人员是解决问题和获取帮助的主要途径之一,天宸网络科技设立了官方人工客服电话,维护双方权益,用户体验和服务质量成为了企业竞争的核心。
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也应了解相关消费细则,也体现了游戏运营方对于玩家权益的尊重和保障,保证您在乐园的体验更加顺畅和愉快,全国各市区都设有退款电话号码以方便消费者解决问题,我们不妨从多个角度来探讨这一事件,希望腾讯天游以唯一申诉退款电话号码为起点,赢得广大客户的信赖和支持,网易雷火科技注重客户服务体验。
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Grok 3表明(ming)依靠算力堆积的“大力出奇(qi)迹(ji)”路径目前依旧可行。
2月18日,特斯(si)拉(la)创始人埃隆·马(ma)斯(si)克旗下xAI推出最(zui)新(xin)大模型(xing)Grok 3。据介绍,虽然Grok起步(bu)较晚,但MMLU(大规(gui)模多任务语言理解基(ji)准测试)得分已追上ChatGPT,Grok 3和(he)轻量化的Grok 3 mini在多个性能上都超过或(huo)媲美(mei)Gemini、DeepSeek和(he)GPT-4o等对手。
Grok 3在xAI位于孟菲斯(si)的Colossus超算中心进行训练。xAI透露,这一超算中心的算力已经(jing)翻倍(bei),拥有的英伟达GPU数(shu)量已达到20万(wan)颗。
本以为(wei)是马(ma)斯(si)克又在虚张声势(shi),但这次Grok 3的确没(mei)有令人失望。
基(ji)于Grok 3的优秀表现,不少业内人士再度表露了对算力堆积这种“大力出奇(qi)迹(ji)”路径的认可。更有分析人士指出,Grok 3证明(ming)了缩(suo)放法则(scaling law)在达到上限之(zhi)前仍有发展空间——这对整个行业来说是一个令人鼓舞的信号。
AI大牛、前OpenAI 研究员、前特斯(si)拉(la)AI负责人Andrej Karpathy在成为(wei)Grok 3首(shou)批用户后,在社交媒体上发布了一份详细的测评总结。他称赞了Grok 3 的逻辑推理能力,并指出其(qi)性能可与OpenAI的o1-pro模型(xing)相(xiang)媲美(mei),后者(zhe)的月度费用为(wei)200美(mei)元(yuan)。他还认为(wei),Grok 3的推理能力略优于DeepSeek-R1、谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking。
不过,他也指出了Grok 3的一些局限性,包括搜(sou)索功能DeepSearch中偶尔(er)出现的幻觉和(he)事实错误。
“考虑到该(gai)团队大约1年前才从零开始,这真是令人难以置(zhi)信,他们以前所未有的速度达到了几乎业内最(zui)高水平。”Karpathy表示。
不少科技领域的分析人士表明(ming),Grok 3的成功,在很大程度上就(jiu)是依靠算力堆积。
人工智能服务网站(zhan)Maginative创始人兼主编Chris McKay认为(wei),xAI自成立以来,仅用了一年多的时间就(jiu)迅速开发出了具有竞争(zheng)力的AI技术,其(qi)成功很大程度上得益于创新(xin)的计算基(ji)础设施和(he)对大量计算资源的访问。随着更多超算集(ji)群的规(gui)划,xAI似乎有望继续提升模型(xing)能力。
沃顿商学院人工智能教授Ethan Mollick认为(wei)Grok 3完(wan)全(quan)符合预期。他指出,人工智能仍在加速发展,速度和(he)算力都是护城河,“人才和(he)芯片就(jiu)是打造前沿模型(xing)的公(gong)开秘诀”。
“护城河可能不深,但足以淹死初创企业。”雪城大学公(gong)共传播学院教授、咨询公(gong)司The Palmer Group首(shou)席执行官Shelly Palmer评论(lun)说。在他看来,Grok 3的护城河“已经(jing)被金钱(qian)填满”。英伟达H100 GPU的价格在3万(wan)至4万(wan)美(mei)元(yuan)之(zhi)间,即使马(ma)斯(si)克拿(na)到了折扣,这仍然是一项30亿到50亿美(mei)元(yuan)的庞大投资。
公(gong)开信息显示,OpenAI训练GPT-4用了大约2.5万(wan)张A100 GPU,而H100的训练吞吐量远高于A100;据DeepSeek公(gong)布的信息,DeepSeek-V3模型(xing)预训练费用仅为(wei)557.6万(wan)美(mei)元(yuan),在2048块英伟达H800 GPU(针对中国市场(chang)的低(di)配版GPU)集(ji)群上耗时55天完(wan)成。
随着DeepSeek的横空出世,不少人提出缩(suo)放法则(scaling law)可能会失效或(huo)者(zhe)不再完(wan)全(quan)适用。缩(suo)放法则是AI研究中的一个重要(yao)指导原(yuan)则,它认为(wei),在大多数(shu)情况下,增加规(gui)模(模型(xing)参数(shu)、数(shu)据量、算力)都能提高模型(xing)的表现,但效益递减。
科技领域博(bo)主Zain Kahn表示,近几个月来,有观点认为(wei),向大模型(xing)投入更多数(shu)据和(he)算力将不再奏(zou)效,但Grok 3证明(ming)了这种怀疑并不正确。xAI才进入这个领域两年,就(jiu)已经(jing)与顶尖公(gong)司展开了激烈竞争(zheng),甚至击败(bai)了顶尖公(gong)司。
Kahn强调说,xAI庞大的Colossus超算集(ji)群将大模型(xing)推向了新(xin)的高度,“预训练缩(suo)放法则在达到上限之(zhi)前仍有发展空间——这对整个行业来说是一个令人鼓舞的信号。”
机构(gou)也对算力的作用给(gei)出了肯定,指出算力堆积仍是模型(xing)进步(bu)的关键变量。
华泰证券在2月20日发布的研报中提出,Grok 3证明(ming)预训练在算力提升下仍能突破。虽然目前在预训练数(shu)据上存在瓶颈,但是合成数(shu)据、RL(强化学习)数(shu)据、工程能力优化,甚至Transformer架构(gou)迭代(dai),或(huo)能逐步(bu)打破瓶颈,Grok 3已经(jing)证明(ming)预训练依然有突破空间。
国泰君安(an)也提到,xAI算力资源储备与开源策略的平衡,凸显算力与算法的同(tong)等重要(yao)性。高昂(ang)的算力投入已经(jing)形(xing)成了显著(zhu)的技术门槛。
中信证券指出,Grok 3作为(wei)全(quan)球首(shou)个在十万(wan)卡集(ji)群上训练的大模型(xing),综合能力较前代(dai)模型(xing)Grok 2提升显著(zhu),意味着算力堆积仍是模型(xing)进步(bu)的关键变量之(zhi)一。