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近日，vivo的大模型云端方案也已经出现在C-Eval排行榜上。该排行榜是一个全面的中文基础模型评估套件，包含13948个多项选择题，涵盖人文、社科、理工等多个学科和不同难度级别。从C-Eval给出的信息来看，vivo_Agent_LM_7B是由vivoAI全球研究院自主研发的大规模预训练语言模型，拥有70亿参数。

随着对Sora技术分析的展开，AI基础设施的重要性愈发凸显。来自字节和北大的一篇新论文在此时吸引关注:文章披露，字节搭建起的万卡集群，能在1.75天内完成GPT-3规模模型（175B）的训练。具体来说，字节提出了一个名为MegaScale的生产系统，旨在解决在万卡集群上训练大模型时面临的效率和稳定性挑战。

StabilityAI发布了最新的语言模型StableLM3B，该模型是为便携式数字设备设计的，参数规模为30亿，比行业通常使用的70亿参数模型要小，具有更高的性能和可移植性。StableLM3B具有较小的体积和高效性的优势，需要更少的资源和较低的运行成本，使其对大多数用户来说更加可承受。与此同时，它的能效更高，减少了能源消耗，具有环保特性。