Weekly Summary(20240526)

技术

Phi-3-mini 模型：经过 3.3 万亿 token 训练仅有 38 亿参数，而且还可以部署在手机上，性能与 Mixtral 8x7B 和 GPT-3.5 相媲美。

1.找论文，科学的分类

2.问大模型

2.1 发散的问

2.2 论文和资料扔给大模型，让他去分类

2.3 给几个示例，few shot

WebGPU 跑移动端小模型可能是个机会，虽然距离 WebGPU 的大面积应用还早，但是提前布局准备，就具备先发优势。

今天开周会的时候，发现大家对内容都漠不关心，低头捣鼓自己的笔记本。不由思考为什么会出现这个现象？

思来想去，我发现还是工作中缺乏能吸引大家，将大家凝聚成一股绳的工作内容。而这种内容，最好的，就是难题，尤其是技术上的难题。

你接受的训练就是面对电脑的，失效是正常的。很多归纳逻辑、演绎逻辑……都没接受过训练，更重要的是，即使意识到了，也没有训练环境。

每天一个小时，日积月累，就是你和别人的差距，你和你自己的差距。

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