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借助他们新的 100k H100 超级集群，他们可以在大约半天内用 2T 个令牌训练一个 70b 的 transformer 模型。他们确实有潜力测试新架构，并且通过这样做，也许能在未来获得一些领先优势。 他们甚至可以开源 “较小的 70b 测试” 以在社区中获得一些人气。

讨论总结

本次讨论主要围绕xAI使用其新的100k H100超级集群训练大型模型Mamba和bitnet的能力及其潜在影响展开。讨论中涉及了xAI的技术实力、开源潜力、领导力质疑等多个方面。一方面，评论者对xAI的技术实力表示赞赏，认为其有能力通过新的超级集群训练大型AI模型，并可能通过开源“较小的70b测试”来增加其在社区中的知名度。另一方面，也有评论者对xAI的实际应用效果和Elon Musk的领导风格表示怀疑，认为xAI的项目似乎不够多，不足以充分利用这些资源。此外，讨论中还涉及了对xAI的商业模式、数据处理能力以及与其他科技巨头的比较等话题。

主要观点

  1. 👍 xAI有能力通过其新的超级集群训练大型AI模型
    • 支持理由：新的100k H100超级集群技术非常强大，能够快速训练大型模型。
    • 反对声音：实际执行和效果仍不确定，高昂的电力成本不容忽视。
  2. 🔥 开源较小的模型测试可能增加xAI在社区中的知名度
    • 正方观点：通过开源“较小的70b测试”，xAI可以在社区中获得人气。
    • 反方观点：实际应用效果和社区接受度仍需观察。
  3. 💡 Elon Musk在机器学习领域的记录并不出色
    • 解释：评论者质疑Elon Musk是否真正了解相关技术，以及他的领导风格是否适合所有人。
  4. 👀 xAI的商业模式和资源利用受到质疑
    • 解释：评论者认为xAI可能利用AI资源进行商业操作，而高昂的电力成本使得这种做法并非轻而易举。
  5. 🤔 xAI与其他科技巨头的比较
    • 解释：评论者将xAI与Meta、Google和Microsoft进行比较，质疑xAI是否有足够的项目来充分利用这些资源。

金句与有趣评论

  1. “😂 New_Comfortable7240：如果他们走那条路，可能会重现ARM的历史。”
    • 亮点：评论者通过历史类比，暗示xAI可能通过开源策略取得成功。
  2. “🤔 05032-MendicantBias：构建小型、高效的本地模型是技术进步的关键。”
    • 亮点：强调了小型模型在技术进步中的重要性。
  3. “👀 JustFinishedBSG：They don’t have 100K H100, look at the slides / report, it’s “H100 Equivalent*””
    • 亮点：指出xAI的表述可能存在误导性，引发对数据处理和计算能力真实性的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对xAI技术实力的赞赏，也有对其商业模式和领导力的质疑。主要分歧点在于xAI是否能够有效利用其强大的计算资源，以及Elon Musk的领导风格是否适合推动公司发展。可能的原因包括对xAI实际应用效果的不确定性，以及对Elon Musk个人风格的争议。

趋势与预测

  • 新兴话题：xAI可能通过开源策略在社区中获得更多关注，以及小型模型在技术进步中的重要性。
  • 潜在影响：xAI的技术进展可能改变AI行业的竞争格局，特别是对开源社区的影响。