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上图是其中一个Transformer块，我们可以看出其中包含两部分：

自注意力层算子（Self-Attention）

前馈神经网络（FFN）

自注意力机制可以用于处理输入序列中不同单词之间的关系，而前馈层则有助于从数据中提取关键特征和关系。

破局之混合体

在算法层面上Transformer模型变化基本上已经收敛很多，在与原生的Transformer相比，主要的变化包括：

架构：

使用RMSnorm代替LayerNorm

使用旋转位置嵌入代替绝对或相对位置嵌入

不使用偏置向量

使用SwiGLU激活函数代替ReLU

训练方法：

使用AdamW优化器代替Adam

采用稍微不同的学习率调度

除此以外为了克服“二次障碍”的缺陷，研究者们开发出了很多注意力机制的高效变体，但这往往以牺牲其有效性特为代价。

Y向速度为设计值的60%，落点偏离42m

Y/Z向速度为设计值的110%，落地速度100m/s

凸优化

上述例子中，偏差大的原因是算法中对于X/Y/Z三向独立考虑，没有估计它们之间的联系。

对于之前的Y/Z速度增加10%，或Y速度降低40%工况，采用凸优化算法仍然可以得到较好的结果，即算法对偏差适应能力更大。

近年来，以PC为首的终端业务营收下滑，使得联想加大了对服务器及AI服务器、边缘服务器、存储服务器等构成的业务的投入。

相比于联想看重PC和服务器市场，强调端侧大模型能力，华为目前的AI核心依然是智能手机，PC仅作为多端协同的一个入口。

和联想、华为明显不同，苹果从未声称自己的Mac电脑系列叫做AI。

三、X86和Arm架构之争再起，或将重构PC生态

AI。

Meta的超级算力集群

Llama3就是由最新的H100集群训练的。按照惯例，Meta公布了Llama3系列模型的碳足迹，其中训练Llama3-8B约产生了390吨二氧化碳，训练Llama3-70B约产生了1900吨。那么，在相同的算力集群上花2700万个GPU时训练Llama3-400B+的碳排放将达到8013吨二氧化碳，整个Llama3系列超过万吨碳足迹。

去年九月，苹果停止销售皮革配件，取而代之的是一种“更为环保”的精织斜纹材质。

在体验过精织斜纹保护壳一周后，The。

后来，还有很多用户发现精织斜纹保护壳无法适配第三方充电线。

在细细观察后，可以发现很多批次的精织斜纹保护壳孔位并没有对齐。

除此之外，在苹果的官方论坛上还有多个用户反映，称精织斜纹保护壳很容易出现材质皱缩现象。

有消息称，部分。

如果仔细观察诸如百度、阿里、科大讯飞等大模型服务商透露的产业方向的商业化进展，我们不难发现虽然其客户列表中重量级选手不少，但这些客户们往往“只取一瓢饮”，以探索的方式从点开始大模型及AIGC方面的合作。

不难看出，即使是有意引入AI能力改造业务的企业，由于领导层对AI大模型的了解仅限于网络公开信息与模型服务商的单向度灌输，其往往对市场没有一个清晰明确的认知。