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讨论总结

这个讨论主要围绕前谷歌和苹果工程师推出的Oumi AI平台展开。其中包含对运行新模型的硬件需求和性能的探讨，如硬件的价格、容量和速度等。Oumi项目的相关人员也参与了讨论，回答了关于项目的开源性质、盈利模式、功能等诸多疑问。此外，还有一些轻松幽默的话题，如对AGI在烤面包机上实现的期待和假设。同时，也有对DeepSeek的惊叹以及其他与Oumi AI平台相关的疑惑等。

主要观点

  1. 👍 期待有价格合理且性能合适的硬件来运行新模型
    • 支持理由：评论者因自身经济条件买不起高端硬件，希望有低价高性能硬件运行新模型。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Oumi是完全开源的，提供了Github链接
    • 正方观点：这是Oumi工程师亲自表明的项目性质。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对Oumi AI平台功能的疑惑，不确定与PyTorch的关系，质疑Huggingface已有的功能覆盖
    • 解释：评论者不太理解Oumi AI平台，提出了与PyTorch的关系以及Huggingface功能覆盖方面的疑问。
  4. 🤔 对Oumi AI平台是否尝试MOE表示疑问，并提出创建非对称MOE的设想
    • 解释：评论者基于对Oumi AI平台的关注，结合自己的知识提出相关疑问和设想。
  5. 😎 对OpenAI工程师未参与Oumi AI平台表示疑惑
    • 解释：将Oumi AI平台与OpenAI关联，好奇OpenAI工程师未参与的原因。

金句与有趣评论

  1. “😂 Odant: Guys, wake me up when AGI on toaster will be real pls”
    • 亮点：以幽默诙谐的方式表达对AGI在烤面包机上实现的期待。
  2. “🤔 Aaaaaaaaaeeeee：When is someone launching good 128gb, 300 Gb/s $300 hardware to run new models? I’m too poor to afford Jetson/digits and Mac studios.”
    • 亮点：从自身经济状况出发，引出对合适硬件的期待。
  3. “👀 We’re fully open - source and you can check out our github repo here: [https://github.com/oumi - ai/oumi]”
    • 亮点：直接给出Oumi项目的开源信息和Github链接。
  4. “😎 为什么前ClosedAI工程师没有加入他们呢？”
    • 亮点：提出一个引人思考的关于工程师参与项目的问题。
  5. “💥 DeepSeek is wow when i learned about it i thought China 2 America 0”
    • 亮点：用独特的计分方式表达对DeepSeek的惊叹。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对Oumi AI平台的推出持正面态度，如认为这是个好消息、期待更多类似成果等。主要分歧点在于对Oumi AI平台功能的理解，部分人存在疑惑，可能是因为Oumi是新推出的平台，相关信息还不够普及。

趋势与预测

  • 新兴话题：Oumi AI平台是否会尝试新的模型构建方式（如MOE模型）可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Oumi AI平台发展良好，可能会对人工智能领域的开源发展、模型构建和运行等方面产生积极影响，推动更多类似的开源项目出现。

详细内容：

标题：前谷歌、苹果工程师推出无条件开源的 Oumi AI 平台引发热议

近日，Reddit 上一则关于前谷歌、苹果工程师推出无条件开源的 Oumi AI 平台的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要内容为介绍了 Oumi AI 平台，并提供了相关链接，如：https://venturebeat.com/ai/ex-google-apple-engineers-launch-unconditionally-open-source-oumi-ai-platform-that-could-help-to-build-the-next-deepseek/ 。帖子引发了关于该平台硬件要求、性能表现、与其他类似项目的比较、盈利模式、是否能保持开源等多方面的讨论。

讨论的焦点之一是硬件需求和性能表现。有人表示自己太穷买不起高性能硬件运行新模型，如“我太穷了，买不起 Jetson/digits 和 Mac studios。”还有人分享自己 GPU 的带宽和能运行的模型参数情况，例如“我的 GPU 是 288 GB/s，但我最接近 37B 活动参数的是一个 32B 模型的 Q4_K_M 量化，在 CPU 上约有 15 个 65 层，约 1.2 个令牌/秒。”

在盈利模式方面，工程师回应称目前专注于打造开源平台，未来可能像 Red Hat 一样为需要大规模使用 Oumi 的企业提供支持。

对于能否保持开源的质疑，工程师表示离开谷歌就是为了做开源，会努力践行承诺。

有用户提出有趣观点，如“伙计们，等烤面包机上实现 AGI 时再叫醒我”，还有人回应“但如果 AGI 有了自我意识和议程呢？你的烤面包机可能会获得自由意志：‘今天不烤面包，我生你的气！’”

也有用户发表见解，如“这是像用于 LLM 的 PyTorch 吗？我不太明白……HuggingFace 不是已经做了大部分工作吗？”工程师回应称 Oumi 平台旨在使从数据管理到推理的全过程简单且可重现，并支持从本地硬件到云或集群的扩展，HuggingFace 只是其中支持的工具之一。

总之，关于 Oumi AI 平台的讨论展现了人们对其性能、应用前景、商业模式等方面的关注和思考。这一平台是否能如工程师所期望的那样，在开源的道路上为 AI 发展带来新的突破，还有待时间的检验。