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模型结构配合系统需求：修改标准Transformer（存储⼤量计算中间结果会严重制约模型能处理的上下⽂⻓度），使⽤隐空间注意⼒计算机制MLA，计算换存储，在有限显存中完成注意⼒计算。在⼏乎不损失算法精度的情况下，将显存占⽤量降低1-2个数量级。使⽤更低精度训练：通过算法上的精细分组量化、系统上CUDA核⼼与张量核⼼的并⾏计算，结合⼤量数据实验，率先实现了利用英伟达H800上FP8低⽐特计算单元训练出⾼质量模型，充分榨⼲硬件潜⼒。MoE负载均衡：在MoE常⽤的负载均衡损失函数外，额外加⼊了限制极端情况的损失限制，并提出Auxiliary-Loss-Free技术减少负载均衡限制导致的模型精度损失，不仅将负载不均衡程度从超过50%降低到5%以内，也保证了MoE训练精度。

使用特定水平AI的成本大约每12个月下降10倍，而更低的价格会带来更多的使用；线性增长的智能所创造的社会经济价值是超指数增长。

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峰会前的局势变化让法国在AI领域进入了“战斗模式”。现在，即将在巴黎举行的全球人工智能峰会更多地是为了展示欧洲可以做些什么，并支持欧洲大陆蓬勃发展的人工智能领域。

欧菲光（002456.SZ，股价13.2元，市值437.13亿元）也未正面提及与比亚迪的合作，仅向记者称：“智能驾驶方面，欧菲光全面布局车载摄像头、车载镜头、行泊一体域控制器等产品线⋯⋯欧菲光车载摄像头业务在有序生产，并按客户订单预期及时备货供货中。”