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第923章 对手来了!入帐61.4亿美币?人活著总要有点希望![2 / 7]

著毛绒外套的智能音箱罢了。

可产品一上线,五万件现货便被抢购一空。

这时,很多人也察觉到了,森联集团似乎正在暗中布局,一步步拓宽AI技术的落地应用场景。

从核心的算力晶片、底层的算法模型,再到支撑运转的电力供应,乃至最终的AI产品化落地,这条产业链的每个关键环节背后,几乎都能窥见森联集团干预的影子。

与此同时。

加州山景城,谷歌总部。

AI研发中心内,皮查伊坐在电脑前,屏幕上显示著Lamda的工作界面。

这是谷歌倾注海量研发资源打造的对话应用语言模型,全称为Language

ModelforDialogueApplications,缩写即为Lamda。

受OrangeAI的强势冲击,谷歌的市值在近几个月里持续阴跌,累计蒸发了近数百亿美币。

究其原因,主要是森联集团旗下的搜索、地图、新闻和视频等业务,在接入OrangeAI后,依托日益完善的用户画像体系,能够精准推送契合用户需求的内容与产品,从而大受欢迎。

在OrangeAI的加持下,森联的所有产品仿佛被注入了生命力,变得更懂用户需求。

此消彼长之下,谷歌的市场占有率,难免就受到了影响。

为了应对这场危机,谷歌紧急成立大语言模型专项小组,耗时五个月成功研发出了Lamda1.0。

至于画图功能,目前仍在开发当中。

即便谷歌拥有全球顶尖的人才储备库,还有GoogleBrain和DeepMind两大王牌AI团队,但它能在五个月之内,就把Lamda1.0做出来,已经证明了自身强大的研发能力。

毕竟连智橙科技在推出OrangeChat和Orangelmage1.0之前,都硬生生熬了三年。

皮查伊轻点了滑鼠,屏幕上立即展开Lamda1.0的功能面板。

作为专为对话场景深度优化的大语言模型,Lamda使用了谷歌最新的Transfor

mer架构。

并在此基础上强化了对话连贯性与上下文理解模块,参数量定格在480亿,采用稀疏激活的MoE混合架构,在保证模型能力的同时,又实现了推理效率的优化。

模型参数量并非越大越好,超大参数量会带来算力成本暴增、推理速度变

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