同时，通过以上业务的数据反哺，极光通用大模型，可持续高速优化迭代。
极光系平台，日均可产生25亿+UGC内容，经三维风控模型过滤后，可形成50TB纯净文本库。
结合自研“语义去噪模型”，自动识别并过滤低质内容，最终提炼出3.6亿+高质量长文本，构成核心训练集。
较同期竞争对手的数据规模，领先。。
呃。。
报一丝。
同期没对手嗷~
大家伙儿都还在那玩，几千万参数的模型呢~
甚至都还没形成，完整的Transformer模型概念~
至于训练效率，那就更别提了。
通过全栈自研的“芯片间高速通信协议+云-芯协同协议+高速总线”三层技术架构，极光已实现单集群256卡！
通信延迟低于8μs！
极光自研的分布式框架，支持模型并行+数据并行混合策略。
再结合“自适应学习率算法”，极光通用大模型的训练效率，较当前主流的单卡+Hadoop分布式计算框架，至少提升180倍以上！
完全不是一个level~
而大模型的持续迭代，又为下一代骄阳系列算力卡的研发，提供精准的需求锚点与性能优化方向。
大模型在各业务场景的运行中，会产生海量“算力-性能”关联数据。
这些来自真实业务的“痛点数据”，可为下一代骄阳算力卡的硬件参数，如算力密度、通信速率、能效比等等，提供可量化的设计依据。
避免硬件研发，陷入“盲目堆料”的误区。
同时，大模型的迭代，也会持续对硬件提出新需求。
比如，当模型参数，从百亿级向千亿级突破时，单卡算力，需从当前的7.92TFLOPS，提升至50TFLOPS以上，且需优化浮点计算的利用率。
又比如，语音、图像、文本等，多模态数据的混合推理，图像识别占比，有着逐步提高的趋势。
这就要求，他们在算力卡中，集成用于图像处理的NPU模块。
这种“大模型暴露需求→数据反哺硬件设计→硬件支撑模型迭代”的闭环，形成“软件定义硬件”的协同进化模式。
使得骄阳系列算力卡，与极光通用大模型，事中保持1+1＞2的适配优势。
这种“软硬协同”，也是极光相较于竞争对手的优势所在。
跟星光昆仑芯片的研发同理。
性能或许不是最强的，但一定是最适合极光的。
忙忙碌碌之间，时间流入十月中旬。
日间气温稍降，但还是热成狗，阳光也更毒了。
搁房车内吹了会儿空调，顺便掰着女友的巴黎世家黑丝小细腿，帮她练了会儿瑜伽，洛贤者便提溜上鱼竿，到外面吹着风扇，网上冲浪。
最近这段时间，他一直在忙活大模型的事儿。
再不钓两杆，人都快变身牛马了。
过去的小半个月，业内倒是难得平静下来。
除了阿狸和谷歌，一直在互相嘴臭之外，也就外卖行业，还算有点乐子。
一句话总结。
整个晋西北乱成了一锅粥。
悠米外卖和饿了么，合计占据60%以上市场份额，且仍处于高速协同扩张状态。
二者虽已达成收购协议，但前几个月的过渡期，还是单独发展。
当然，是商议着来，以免造成资源双重浪费。
前者还是以白领市场及核心商圈为主。
后者也还是主攻高校商圈。
美团点评合并后，虽处于整合期，但也并未停下扩张的脚步。
要说小平头确实有点东西。
合并初期，美团点评宣布施行联席CEO制，王星和张韬共同担任联席CEO和联席董事长，表面维系平等格局。