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哈喽👋胖迪子今天给大家介绍一个非常好玩又好赚的全链资产发行平台 ANOME Protocol 可以在TikTok直接搜索Anome，直达官网！这款卡牌游戏非常火，Web2有900W用户。 💝一键三连，留言Base地址，抽5张卡牌！ 更神奇的是平台卡牌 #NFT 有只上涨无法下跌的经济模型🤩因为可以亏损挖矿！ 具体怎么玩看胖迪的视频🎦讲解👇 同时平台还是： • 首个支持全天候保本退款功能的发射模块 • 首个支持无清算的抵押借贷协议，市场最高的抵押借贷率达到95%的TVL （即将上线，下期讲解） 🥳 Inusa Jr. TigerMi Jessica💕 Sami

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Cindy胖迪🥰

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智谱的ZCode还是建议大家去体验一下，我自己使用下来发现还不错，几乎可以说和Codex一模一样😂 1、默认带的GLM5.2的模型。新注册的用户有一个体验计划。 2、可以对接第三方的API，常见的协议模式都支持 3、手机模式也支持，可以无缝对接到移动端设备 4、最让我眼前一亮的是引导功能，可以对接其他平台的AI Agent，对小白友好，点一点就能完成。
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小墨同学

35,283 views • 1 month ago

视频赛道要爆发了 这两天很多人借助 GPT Image 2 出片可以直接用。 然后对接上seedance2.0，实现了大部分人生中的第一个 可用 AI 视频。 上手非常简单——上传一张起始帧和一张结束帧，模型自动补齐中间的动画过程，做产品展示、转场、变装视频都很顺。可以直接发抖音了。 这么好的玩法哪里才能玩呢？ Rita 视频平台可以直接玩，而且注册就可以领取100个积分，免费试用seedacne2.0官方正版支持高并发，无需排队 关注转发本帖，一起来收集整理最新最火的 AI 视频案例👇
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Tony出海

60,779 views • 2 months ago

Web3 的一个“宅门” —— TCG卡牌投资 稀有卡牌，其实是绝佳的投资品，例如 2004-05 Panini Mega Cracks #71 BIS Lionel Messi 这样梅西卡牌在 5 年时间涨了 30 倍。 但我们在现实中，买一张稀有卡牌的门槛太高了，动辄几万、十几万美元，总不能吧卡牌撕碎了买碎片吧？总不能...... 还真能！！！Base 链上新上线的卡牌市场 MarketCards，首次上线了卡牌界的 IPO —— Mintbox，允许用户认购、投资超稀有卡牌的碎片，降低了稀有卡牌的购买门槛。 在世界杯之前，你可以用 Mintbox 功能，认购各球星的卡牌碎片，说不定世界杯后，你喜欢的球星身价暴涨，卡牌价值也能跟着涨。 关于 MarketCards 的 Mintbox 如何运作，以及我们怎么使用它参与卡牌 IPO，甚至与现实世界卡牌进行套利，本期视频对 Mintbox 机制做了一个详细完整的拆解，欢迎收看！
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小塞

11,502 views • 1 month ago

今天发现一个很酷很火的新工具：Devpod 有点类似 Github Codespaces， 一键部署本地开发环境或者直接链接云端环境，然后可以直接使用你喜欢的任意编辑器进行开发。 但是有以下特点： * 完全开源 * 完全本地开发 - 不需要任何云服务提供商 * 客户端 - 完全可视化的使用 * 多种编辑器支持 看看下面这个视频感受一下它的功能，感觉还是非常强大的：
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今天发现一个很酷很火的新工具：Devpod 有点类似 Github Codespaces， 一键部署本地开发环境或者直接链接云端环境，然后可以直接使用你喜欢的任意编辑器进行开发。 但是有以下特点： * 完全开源 * 完全本地开发 - 不需要任何云服务提供商 * 客户端 - 完全可视化的使用 * 多种编辑器支持 看看下面这个视频感受一下它的功能，感觉还是非常强大的：

Viking

154,958 views • 3 years ago

Michael Saylor的这3分钟视频蕴含的信息量太大了！他提出了一个比特币价格被压制的核心因素，目前传统金融没有成熟的比特币借贷市场！大量持有比特币的人如果他们需要用钱，则被迫面临两条路 1.直接出售比特币换取资金。 2.将比特币抵押后借出资金。 第一条路肯定会砸盘，但这时候你肯定会认为那第二条路不会对价格有影响，其实不是。 因为这些比特币无法进入传统银行体系，且即使能给你批准贷款利率也非常高，而加密货币交易所只能提供几亿美金规模的借款。 所以只能从影子银行里抵押借款，他们资金充裕能吃下你的比特币，并且利率也低，大多提供2%-5%的利率，Michael说有人甚至给过他0%-1%的利率，所以Michael肯定是想过甚至尝试抵押他的比特币。 听到这里你肯定会认为这不是好事吗，你作为抵押者，利率这么低对你来说是好事啊，其实这是陷阱！ 因为这会要求你把比特币转给他们！然后他们就会拿着你的比特币再次抵押，且不断循环，同一枚比特币被反复抵押、借出，甚至被拿去借币做空，性质上就是虚空印币，这相当于增加了人为的卖压和供给，严重压制现货价格。 Michael认为现在非常缺乏一个成熟的比特币抵押体系，提供合理的利率，且由合规的第三方进行托管禁止再次抵押，从而在不影响市场的情况下释放出比特币持有者的流动性。 解决这个问题，首先要推动银行体系接纳比特币，让摩根大通、高盛等机构将视作股票、房产、黄金等资产一样，可以顺利丝滑抵押借贷，就在这个月摩根士丹利已经提交了托管加密货币的银行牌照，而接下来美国的Clarity法案让比特币彻底从性质上转变为商品，对于促进银行体系接纳比特币是有非常大的帮助！ 除此之外，币圈自己本身对于机构级大规模借贷的不断完善也有助于解决该问题，比如最典型的就是我深度参与支持的 Spark，Michael提到了核心的一点，是巨量比特币持有者找不到地方抵押借贷，以及抵押出去的比特币会被不断的循环借贷，而Spark今年和Anchorage合作推出的机构级借贷，可以将比特币在链下隔离托管到Anchorage，然后Spark在链上放款，在保证透明度的同时严格杜绝了多次抵押比特币的情况产生，而Anchorage是美国第一个获得联邦许可的加密银行，合规安全性评级很高。 并且Spark的机构借贷平台
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Michael Saylor的这3分钟视频蕴含的信息量太大了！他提出了一个比特币价格被压制的核心因素，目前传统金融没有成熟的比特币借贷市场！大量持有比特币的人如果他们需要用钱，则被迫面临两条路 1.直接出售比特币换取资金。 2.将比特币抵押后借出资金。 第一条路肯定会砸盘，但这时候你肯定会认为那第二条路不会对价格有影响，其实不是。 因为这些比特币无法进入传统银行体系，且即使能给你批准贷款利率也非常高，而加密货币交易所只能提供几亿美金规模的借款。 所以只能从影子银行里抵押借款，他们资金充裕能吃下你的比特币，并且利率也低，大多提供2%-5%的利率，Michael说有人甚至给过他0%-1%的利率，所以Michael肯定是想过甚至尝试抵押他的比特币。 听到这里你肯定会认为这不是好事吗，你作为抵押者，利率这么低对你来说是好事啊，其实这是陷阱！ 因为这会要求你把比特币转给他们！然后他们就会拿着你的比特币再次抵押，且不断循环，同一枚比特币被反复抵押、借出，甚至被拿去借币做空，性质上就是虚空印币，这相当于增加了人为的卖压和供给，严重压制现货价格。 Michael认为现在非常缺乏一个成熟的比特币抵押体系，提供合理的利率，且由合规的第三方进行托管禁止再次抵押，从而在不影响市场的情况下释放出比特币持有者的流动性。 解决这个问题，首先要推动银行体系接纳比特币，让摩根大通、高盛等机构将视作股票、房产、黄金等资产一样，可以顺利丝滑抵押借贷，就在这个月摩根士丹利已经提交了托管加密货币的银行牌照，而接下来美国的Clarity法案让比特币彻底从性质上转变为商品，对于促进银行体系接纳比特币是有非常大的帮助！ 除此之外，币圈自己本身对于机构级大规模借贷的不断完善也有助于解决该问题，比如最典型的就是我深度参与支持的 Spark，Michael提到了核心的一点，是巨量比特币持有者找不到地方抵押借贷，以及抵押出去的比特币会被不断的循环借贷，而Spark今年和Anchorage合作推出的机构级借贷，可以将比特币在链下隔离托管到Anchorage，然后Spark在链上放款，在保证透明度的同时严格杜绝了多次抵押比特币的情况产生，而Anchorage是美国第一个获得联邦许可的加密银行，合规安全性评级很高。 并且Spark的机构借贷平台

陈剑Jason

115,344 views • 4 months ago

又一个新的AI应用开发工具 非常适合小白用户，开发好玩的简单应用 只需要描述奶底需求即可，所有生成的应用都可以直接通过网页访问，无需部署。 而且牛p的是支持下载生成好应用的源代码，包括前端+后端代码包😎 我测试生成了一个性格测试搞笑应用，还不错的，你们看看↓ 平台介绍是多个 AI 智能体协作完成任务 有专门负责理解你的想法的； 有的专门写代码； 有的专门设计界面 还有测试和优化功能的AI 一起工作
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小互

20,076 views • 1 year ago

100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！ 其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。 我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！
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Yihui

74,834 views • 8 months ago

你们要的闪电说同款模型来了 AI技术发展得太快了，不到半个月又有革新 今天尝试了一下一个超级快的语音模型，是闪电说用的同款 好处是非常的快，两分钟的视频只需要10秒不到即可转换完成，同时支持多种语言的情况下，还精准且能识别情绪，祖师爷的xxx Nvidia识别得非常的精准啊😆 想要视频中同款的模型吗？评论区扣1，给您详细介绍如何购买机器，无限次调用
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你们要的闪电说同款模型来了 AI技术发展得太快了，不到半个月又有革新 今天尝试了一下一个超级快的语音模型，是闪电说用的同款 好处是非常的快，两分钟的视频只需要10秒不到即可转换完成，同时支持多种语言的情况下，还精准且能识别情绪，祖师爷的xxx Nvidia识别得非常的精准啊😆 想要视频中同款的模型吗？评论区扣1，给您详细介绍如何购买机器，无限次调用

Andy Stewart

13,790 views • 6 months ago

😊#皇冠城 #Crowncity 问候您。 该游戏支持 #中文 玩法。 现在 #Steam 上正在收集愿望清单的游戏是一款以中世纪晚期为背景的城市建设模拟游戏。 作为个人开发的游戏， 我白天需要上班， 只能在晚上下班后和零星时间进行开发， 因此非常珍视每一份兴趣和关注。 🌍 如果您觉得这款游戏有趣， 请现在就加入您的愿望清单。 😄🎵
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😊#皇冠城 #Crowncity 问候您。 该游戏支持 #中文 玩法。 现在 #Steam 上正在收集愿望清单的游戏是一款以中世纪晚期为背景的城市建设模拟游戏。 作为个人开发的游戏， 我白天需要上班， 只能在晚上下班后和零星时间进行开发， 因此非常珍视每一份兴趣和关注。 🌍 如果您觉得这款游戏有趣， 请现在就加入您的愿望清单。 😄🎵

Crowncity | Wishlist on Steam!

1,982,662 views • 2 years ago

昨天直播的时候看见一会儿是 bonkguy 买 $ikun ，一会儿是 $ikun 上 moonshot，我不禁在 Sidekick 的直播间唱起了一首古老的歌谣： 《只因你太美》 这会儿我感觉是我手里的另一个新台子 Believe 对 Letsbonk letsBONK.fun 吸血了，所以大市值的龙一龙二龙三都在进行小幅回调，但是新发射的币还在源源不断地出 Pumpfun 新台子的竞争激烈！bonk 台子上的这些目前都还没上到 bybit 这一线的所，所以龙 123 这些在新台子初期我认为还是有不小的上所预期的 复盘下来整个 ikun 的路径就是：国人少，车轻———、bonkguy 支持——以上 moonshot 为一个很好的卖点 虽然 ikun 在昨天直播的时候就已经达到我最初的预期 15M 了，但我也还有一些利润没出，只要线不走差我还会钻一下，我成本在 3m，家人们就不要问我现在还能不能买了，要问的话我就给你唱首只因你太美吧
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昨天直播的时候看见一会儿是 bonkguy 买 $ikun ，一会儿是 $ikun 上 moonshot，我不禁在 Sidekick 的直播间唱起了一首古老的歌谣： 《只因你太美》 这会儿我感觉是我手里的另一个新台子 Believe 对 Letsbonk letsBONK.fun 吸血了，所以大市值的龙一龙二龙三都在进行小幅回调，但是新发射的币还在源源不断地出 Pumpfun 新台子的竞争激烈！bonk 台子上的这些目前都还没上到 bybit 这一线的所，所以龙 123 这些在新台子初期我认为还是有不小的上所预期的 复盘下来整个 ikun 的路径就是：国人少，车轻———、bonkguy 支持——以上 moonshot 为一个很好的卖点 虽然 ikun 在昨天直播的时候就已经达到我最初的预期 15M 了，但我也还有一些利润没出，只要线不走差我还会钻一下，我成本在 3m，家人们就不要问我现在还能不能买了，要问的话我就给你唱首只因你太美吧

Yuyue

42,397 views • 1 year ago

Open to Build：体验了一下 Four meme 前几天更新的 OpenFour 机制 👉 新版本的核心，是带给社区一套模块化机制： 打破了原来 "玩法只能由平台来定" 的壁垒，让第三方开发者能在 Four.meme-華語 上自己设计发射机制、内盘规则、外盘交易逻辑 ... 平台从此 只搭台、不选角，任何新机制，通过官方审核与安全验证后，就能接入 众多机制平权竞争，谁的玩法跑得好，谁就拿到对应的交易激励和生态支持 💡 首发联合三家，上线了三个机制： 1️⃣ GoPlus ：创作者激励 + 金库： 联合 GoPlus中文社区 给开发者一套「合理变现」的激励工具，发射资产能直接产生收益 把 "开发者 → 项目 → 收益" 这条线真正转起来，只需要好好建设生态，就能形成正循环 2️⃣ Likwid ：链上做多/做空： Likwid LIKWID 是专门为 meme 设计的链上杠杆交易平台 meme 从此不只是 “买涨等拉盘” ，不看好的，你可以做空！ 把 衍生品 玩法带进 meme，丰富 meme 的交易策略 3️⃣ Cubus：基于 Hook 的全新发行模式 借助 PCS Infinity 的能力，带来更灵活、更有想象力的发币体验 比如：持币达到某个交易量，就自动给费率打折，限价单、按价格 触发自动交易 等等 ----------- 基础设施的竞争，终局是网络效应的竞争，当年互联网视频平台的兴起，也源自把创作权柄下方给 社区 和 每个用户 把整个平台的增涨，押注到整个生态的 生命力 和 创造力 之上 Four meme 选择把「造玩法」的主动权，交还给整个生态，本质上也是相同的思路。
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泵泵超人 | Pumpman 🔶

33,017 views • 1 month ago

财富游戏的正确玩法是 —— 赚取法币购买资产，因为资产才是财富，法币不是！用借贷的方式支付你的花销，而不是把资产卖掉换成法币，只要资产增值的速度大于你的债务增长速度，这个游戏就可以一直玩下去！Mark Moss 在播客中讲出了富人们的财富游戏，首富 Elon 也是质押他的 Tesla 股票来借钱开销👀 从诞生以来 BTC 的复合年化增长率高达 60%，Tesla 股票的 CAGR 也有 42%。如果你用 100 万法币购买这样的资产，把它们质押给银行借钱出来只需要 5% 的年化利息，所以持有优质资产而不是交易和变卖，才是积累财富的最佳方式！想想过去几年，我自己也都是靠找银行借钱过生活还有盖房子的😅
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indigo

60,822 views • 7 months ago

这个太牛X了！！ 天天人工智能，大模型，Transformer挂在嘴边，但是大模型到底是怎么运行的在我们的认知里就是一个黑盒。 这个太牛X了！ The LLM Visualization 将大语言模型的内部运作，变成了一个你可以亲手“玩”的交互式可视化界面。清晰地看到每一个词的“注意力”是如何分配给其他词的，直观地理解模型是如何“思考”和“关联”上下文的。 非常详细，不是大概模拟，是精确模拟，细节拉满，可自由放大缩小，360度变换视角，每一步都有解释，复杂步数还有运行步骤。 AI爱好者一定要亲自体验一下，太震撼了！！
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沉浸式翻译

209,787 views • 9 months ago

现在BTC稳在6万多刀，DeFi大家越来越不只看TVL数字了，更关心真实资金有没有真正转起来。 对于固定利率借贷，这点特别明显。 6月21日，TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending 的TVL大约3271万美元，Active Loans有2189万美元。Active Loans除以TVL，算出来66.9%。我把这个比例叫Loan Density，贷款密度。 这个数字看的就是协议里的钱和实际贷款活动的匹配程度。TVL更像仓库库存，记录合约持有的代币价值；Active Loans则是已经借出去、目前还没还的贷款。借出去的钱一般不会再重复算进TVL，所以这个比例能更真实反映信用活动的情况。 钱进来多少，和这些钱形成了多少真实借贷，本来就是两码事。66.9%有参考价值，但不是TermMax官方的利用率。TVL里91.7%左右在以太坊，不同链、不同资产和不同期限的市场需求差别挺大，总比例会把冷热情况平均掉。固定期限贷款到期后还会自然下降，今天的数据就是个当前快照。 TermMax V2有个设计挺实用，用户下限价订单后，在还没匹配前，能把资金放到Gauntlet管理的Morpho金库里赚浮动收益，同时积累XP。等订单匹配成功，再按固定利率执行。 这样一来，TVL和Active Loans之间的差额就不全是闲置资金，部分在等合适利率，等待期间还能有被动收益。 我现在更想看的是，如果TVL继续上涨，Active Loans能不能同步增长甚至更快。这才说明真实借款需求在接住这些资本。 固定利率市场的核心，还是看贷款能不能持续周转。接下来30天，你更关注TermMax的TVL，还是这个66.9%的Loan Density？
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Domingo_gou | ASHVA🐴| OP_CAT| 🐬TermMax

19,136 views • 27 days ago

兄弟们，我们最近一直在挖掘 #SEI 生态，彻底上头了。以前我只是偶尔看看生态数据、玩玩测试项目，现在是每天抽时间在链上打怪升级。 最近行情比较差，测试玩了一下《最终荣耀（MetaArena）》 Meta Arena 这款游戏，它是 #SEI 平台上的首款 MMORPG，而且是个 #AI 驱动、零延迟的链上世界。 我已经70级了，职业是战士，骑着蓝龙满地图乱窜。这游戏的打击感是真的丝滑。几乎感受不到“链上卡顿”那种老毛病——因为它底层用的是 #SEI 的并行处理架构，加上零知识证明（ZKP）加速的游戏引擎，所有数据验证都在后台秒完成。这是第一批真正能玩、而不仅仅是“能上链”的 #Web3 游戏。 我们都知道，#SEI 一直在打造“高性能链上交易层”，但他们现在开始把同样的底层技术（快速交易撮合、异步执行、模块化汇总 Layer3）往链游领域迁移。 而这次 #MetaArena 就是个“样板间”：用 ZKP 引擎确保战斗、公会、资产的真实性和隐私；模块化 Layer3 汇总 让游戏能独立扩展、独立经济循环；SDK 组件让其他开发者可以直接复用核心逻辑，快速孵化更多游戏。 以前一直以为 #SEI 仅仅是高速 L1，现在它正在变成一个可以承载整个“链上游戏宇宙”的底层协议。当别的公链还在吹 TPS 时，#SEI 已经开始构建一个真正能跑MMORPG 实时战斗的链上世界。 对我来说，《最终荣耀》不只是一个游戏，它其实更像是一个信号：Sei Gaming 正在成为 #SEI 生态增长的第二引擎。当链游真的能像传统网游一样顺畅、还能拥有链上资产和经济循环，那就是下一波 GameFi 真正的起点。 所以，玩归玩，但我也在看背后的逻辑，谁能先做出体验不输 Web2、还能跑在链上的大作，谁就能引爆下一轮链游浪潮。 #SEI 不只是“快”，它现在真变的开始“有意思”了。🧐
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Rocky

70,616 views • 8 months ago

OpenAI 的大神 Andrej Karpathy 前几天在他的 YouTube 频道讲了一堂课，系统的介绍了大语言模型，内容深入浅出，非常赞，抽空将它翻译成了双语，由于内容较长，我将分批上传，以下是第一部分精校后的双语视频，字幕文稿如下： Intro: Large Language Model (LLM) talk 大家好。最近，我进行了一场关于大语言模型的 30 分钟入门讲座。遗憾的是，这次讲座没有被录制下来，但许多人在讲座后找到我，他们告诉我非常喜欢那次讲座。因此，我决定重新录制并上传到 YouTube，那么，让我们开始吧，为大家带来“忙碌人士的大语言模型入门”系列，主讲人 Scott。好的，那我们开始吧。 LLM Inference 首先，什么是大语言模型 (Large Language Model) 呢？其实，一个大语言模型就是由两个文件组成的。在这个假设的目录中会有两个文件。 以 Llama 2 70B 模型为例，这是一个由 Meta AI 发布的大语言模型。这是 Llama 系列语言模型的第二代，也是该系列中参数最多的模型，达到了 700 亿。LAMA2 系列包括了多个不同规模的模型，70 亿，130 亿，340 亿，700 亿是最大的一个。 现在很多人喜欢这个模型，因为它可能是目前公开权重最强大的模型。Meta 发布了这款模型的权重、架构和相关论文，所以任何人都可以很轻松地使用这个模型。这与其他一些你可能熟悉的语言模型不同，例如，如果你正在使用 ChatGPT 或类似的东西，其架构并未公开，是 OpenAI 的产权，你只能通过网页界面使用，但你实际上没有访问那个模型的权限。 在这种情况下，Llama 2 70B 模型实际上就是你电脑上的两个文件：一个是存储参数的文件，另一个是运行这些参数的代码。这些参数是神经网络（即语言模型）的权重或参数。我们稍后会详细解释。因为这是一个拥有 700 亿参数的模型，每个参数占用两个字节，因此参数文件的大小为 140 GB，之所以是两个字节，是因为这是 float 16 类型的数据。 除了这些参数，还有一大堆神经网络的参数。你还需要一些能运行神经网络的代码，这些代码被包含在我们所说的运行文件中。这个运行文件可以是 C 语言或 Python，或任何其他编程语言编写的。它可以用任何语言编写，但 C 语言是一种非常简单的语言，只是举个例子。只需大约 500 行 C 语言代码，无需任何其他依赖，就能构建起神经网络架构，并且主要依靠一些参数来运行模型。所以只需要这两个文件。 你只需带上这两个文件和你的 MacBook，就拥有了一个完整的工具包。你不需要连接互联网或其他任何设备。你可以拿着这两个文件，编译你的 C 语言代码。你将得到一个可针对参数运行并与语言模型交互的二进制文件。 比如，你可以让它写一首关于 Scale AI 公司的诗，语言模型就会开始生成文本。在这种情况下，它会按照指示为你创作一首关于 Scale AI 的诗。之所以选用 Scale AI 作为例子，你会在整个演讲中看到，是因为我最初在 Scale AI 举办的活动上介绍过这个话题，所以演讲中会多次提到它，以便内容更具体。这就是我们如何运行模型的方式。只需要两个文件和一台 MacBook。 我在这里稍微有点作弊，因为这并不是在运行一个有 700 亿参数的模型，而是在运行一个有 70 亿参数的模型。一个有 700 亿参数的模型运行速度大约会慢 10 倍。但我想给你们展示一下文本生成的过程，让你们了解它是什么样子。所以运行模型并不需要很多东西。这是一个非常小的程序包，但是当我们需要获取那些参数时，计算的复杂性就真正显现出来了。 那么，这些参数从何而来，我们如何获得它们？因为无论 run.c 文件中的内容是什么，神经网络的架构和前向传播都是算法上明确且公开的。
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OpenAI 的大神 Andrej Karpathy 前几天在他的 YouTube 频道讲了一堂课，系统的介绍了大语言模型，内容深入浅出，非常赞，抽空将它翻译成了双语，由于内容较长，我将分批上传，以下是第一部分精校后的双语视频，字幕文稿如下： Intro: Large Language Model (LLM) talk 大家好。最近，我进行了一场关于大语言模型的 30 分钟入门讲座。遗憾的是，这次讲座没有被录制下来，但许多人在讲座后找到我，他们告诉我非常喜欢那次讲座。因此，我决定重新录制并上传到 YouTube，那么，让我们开始吧，为大家带来“忙碌人士的大语言模型入门”系列，主讲人 Scott。好的，那我们开始吧。 LLM Inference 首先，什么是大语言模型 (Large Language Model) 呢？其实，一个大语言模型就是由两个文件组成的。在这个假设的目录中会有两个文件。 以 Llama 2 70B 模型为例，这是一个由 Meta AI 发布的大语言模型。这是 Llama 系列语言模型的第二代，也是该系列中参数最多的模型，达到了 700 亿。LAMA2 系列包括了多个不同规模的模型，70 亿，130 亿，340 亿，700 亿是最大的一个。 现在很多人喜欢这个模型，因为它可能是目前公开权重最强大的模型。Meta 发布了这款模型的权重、架构和相关论文，所以任何人都可以很轻松地使用这个模型。这与其他一些你可能熟悉的语言模型不同，例如，如果你正在使用 ChatGPT 或类似的东西，其架构并未公开，是 OpenAI 的产权，你只能通过网页界面使用，但你实际上没有访问那个模型的权限。 在这种情况下，Llama 2 70B 模型实际上就是你电脑上的两个文件：一个是存储参数的文件，另一个是运行这些参数的代码。这些参数是神经网络（即语言模型）的权重或参数。我们稍后会详细解释。因为这是一个拥有 700 亿参数的模型，每个参数占用两个字节，因此参数文件的大小为 140 GB，之所以是两个字节，是因为这是 float 16 类型的数据。 除了这些参数，还有一大堆神经网络的参数。你还需要一些能运行神经网络的代码，这些代码被包含在我们所说的运行文件中。这个运行文件可以是 C 语言或 Python，或任何其他编程语言编写的。它可以用任何语言编写，但 C 语言是一种非常简单的语言，只是举个例子。只需大约 500 行 C 语言代码，无需任何其他依赖，就能构建起神经网络架构，并且主要依靠一些参数来运行模型。所以只需要这两个文件。 你只需带上这两个文件和你的 MacBook，就拥有了一个完整的工具包。你不需要连接互联网或其他任何设备。你可以拿着这两个文件，编译你的 C 语言代码。你将得到一个可针对参数运行并与语言模型交互的二进制文件。 比如，你可以让它写一首关于 Scale AI 公司的诗，语言模型就会开始生成文本。在这种情况下，它会按照指示为你创作一首关于 Scale AI 的诗。之所以选用 Scale AI 作为例子，你会在整个演讲中看到，是因为我最初在 Scale AI 举办的活动上介绍过这个话题，所以演讲中会多次提到它，以便内容更具体。这就是我们如何运行模型的方式。只需要两个文件和一台 MacBook。 我在这里稍微有点作弊，因为这并不是在运行一个有 700 亿参数的模型，而是在运行一个有 70 亿参数的模型。一个有 700 亿参数的模型运行速度大约会慢 10 倍。但我想给你们展示一下文本生成的过程，让你们了解它是什么样子。所以运行模型并不需要很多东西。这是一个非常小的程序包，但是当我们需要获取那些参数时，计算的复杂性就真正显现出来了。 那么，这些参数从何而来，我们如何获得它们？因为无论 run.c 文件中的内容是什么，神经网络的架构和前向传播都是算法上明确且公开的。

宝玉

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