异动
关注
社群
搜公告
产业库
时间轴
公社AI
通知
全部已读
暂无数据
私信
暂无数据
登录注册
我的主页
退出
知行合一难如上青天
逻辑为王
个人资料
知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2024-12-28 14:14:50
DeepSeek 的创新性训练技术将大幅加快大模型迭代速度
DeepSeek 的创新性应用虽然并非首次提出,但首次实现了实际应用,大幅降低了训练成本。这项技术将显著加快大模型的迭代速度,对 GPU 训练卡构成利空,同时对 ASIC 也带来不利影响。由于 ASIC 只能针对特定计算算子进行加速,在应对快速迭代所需的灵活性方面面临巨大挑战,前景不甚明朗,利空 芯原股份。 训练成本的降低或许会促使更多资本流向推理环节,但在模型快速迭代的情况下,ASIC 在低成本推理上的优势将逐渐消失,因此 GPU 仍是最优选择,并可维持较高的景气度。当然,这一切的前提是大模型
S
沃尔核材
S
芯原股份
2
3
4
2.18
知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2023-08-31 11:17:26
量化这么做是否属于虚假委托?
这是盘中医药拉升时的几个票,量化不停地排撤单,吸引散户跟风。实际上没出什么钱就拉起来了。 我想问,这种不是监管范围吗?
0
0
0
0.62
上一页
1
下一页
前往
页
知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2024-12-28 14:14:50
DeepSeek 的创新性训练技术将大幅加快大模型迭代速度
DeepSeek 的创新性应用虽然并非首次提出,但首次实现了实际应用,大幅降低了训练成本。这项技术将显著加快大模型的迭代速度,对 GPU 训练卡构成利空,同时对 ASIC 也带来不利影响。由于 ASIC 只能针对特定计算算子进行加速,在应对快速迭代所需的灵活性方面面临巨大挑战,前景不甚明朗,利空 芯原股份。 训练成本的降低或许会促使更多资本流向推理环节,但在模型快速迭代的情况下,ASIC 在低成本推理上的优势将逐渐消失,因此 GPU 仍是最优选择,并可维持较高的景气度。当然,这一切的前提是大模型
S
沃尔核材
S
芯原股份
2
3
4
2.18
知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2023-08-31 11:17:26
量化这么做是否属于虚假委托?
这是盘中医药拉升时的几个票,量化不停地排撤单,吸引散户跟风。实际上没出什么钱就拉起来了。 我想问,这种不是监管范围吗?
0
0
0
0.62
上一页
1
下一页
前往
页
知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2024-12-28 14:14:50
DeepSeek 的创新性训练技术将大幅加快大模型迭代速度
DeepSeek 的创新性应用虽然并非首次提出,但首次实现了实际应用,大幅降低了训练成本。这项技术将显著加快大模型的迭代速度,对 GPU 训练卡构成利空,同时对 ASIC 也带来不利影响。由于 ASIC 只能针对特定计算算子进行加速,在应对快速迭代所需的灵活性方面面临巨大挑战,前景不甚明朗,利空 芯原股份。 训练成本的降低或许会促使更多资本流向推理环节,但在模型快速迭代的情况下,ASIC 在低成本推理上的优势将逐渐消失,因此 GPU 仍是最优选择,并可维持较高的景气度。当然,这一切的前提是大模型
S
沃尔核材
S
芯原股份
2
3
4
2.18
知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2023-08-31 11:17:26
量化这么做是否属于虚假委托?
这是盘中医药拉升时的几个票,量化不停地排撤单,吸引散户跟风。实际上没出什么钱就拉起来了。 我想问,这种不是监管范围吗?
0
0
0
0.62
上一页
1
下一页
前往
页
知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2024-12-28 14:14:50
DeepSeek 的创新性训练技术将大幅加快大模型迭代速度
DeepSeek 的创新性应用虽然并非首次提出,但首次实现了实际应用,大幅降低了训练成本。这项技术将显著加快大模型的迭代速度,对 GPU 训练卡构成利空,同时对 ASIC 也带来不利影响。由于 ASIC 只能针对特定计算算子进行加速,在应对快速迭代所需的灵活性方面面临巨大挑战,前景不甚明朗,利空 芯原股份。 训练成本的降低或许会促使更多资本流向推理环节,但在模型快速迭代的情况下,ASIC 在低成本推理上的优势将逐渐消失,因此 GPU 仍是最优选择,并可维持较高的景气度。当然,这一切的前提是大模型
S
沃尔核材
S
芯原股份
2
3
4
2.18
知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2023-08-31 11:17:26
量化这么做是否属于虚假委托?
这是盘中医药拉升时的几个票,量化不停地排撤单,吸引散户跟风。实际上没出什么钱就拉起来了。 我想问,这种不是监管范围吗?
0
0
0
0.62
上一页
1
下一页
前往
页
知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2024-12-28 14:14:50
DeepSeek 的创新性训练技术将大幅加快大模型迭代速度
DeepSeek 的创新性应用虽然并非首次提出,但首次实现了实际应用,大幅降低了训练成本。这项技术将显著加快大模型的迭代速度,对 GPU 训练卡构成利空,同时对 ASIC 也带来不利影响。由于 ASIC 只能针对特定计算算子进行加速,在应对快速迭代所需的灵活性方面面临巨大挑战,前景不甚明朗,利空 芯原股份。 训练成本的降低或许会促使更多资本流向推理环节,但在模型快速迭代的情况下,ASIC 在低成本推理上的优势将逐渐消失,因此 GPU 仍是最优选择,并可维持较高的景气度。当然,这一切的前提是大模型
S
沃尔核材
S
芯原股份
2
3
4
2.18
知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2023-08-31 11:17:26
量化这么做是否属于虚假委托?
这是盘中医药拉升时的几个票,量化不停地排撤单,吸引散户跟风。实际上没出什么钱就拉起来了。 我想问,这种不是监管范围吗?
0
0
0
0.62
上一页
1
下一页
前往
页
54
关注
1
粉丝
8.43
工分
社区规则
服务协议
隐私政策
沪ICP备20009443号
© 2020 上海韭研信息科技有限公司
关于韭研公社
问题反馈
有问题请联系
@韭菜团子
公社愿景:韭研公社,原韭菜公社,投资干货最多的共享社群,汇聚全网最深度的基本面研究,消弭个人滞后机构的逻辑鸿沟。
风险提示:韭研公社里任何网友的发言,都有其特定立场,均不构成投资建议,请投资者独立审慎决策。
2
3