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I didn’t train a new model. I didn’t merge weights. I didn’t run a single step of gradient descent. What I did was much weirder: I took an existing 72-billion parameter model, duplicated a particular block of seven of its middle layers, and stitched the result back together. No weight was modified in the process. The model simply got extra copies of the layers it used for thinking?

Atlassian

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在中国文言文面前

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从实际案例来看,据知情人士披露,Meta 与谷歌的合作远不止于云端,双方正在进行更深度的谈判:Meta 计划最早于 2027 年直接“买断”部分 TPU,并将其部署在遍布全美的自有数据中心内。

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关于作者

王芳,资深行业分析师,长期关注行业前沿动态,擅长深度报道与趋势研判。

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