至于面向C端的消费级应用，自ChatGPT一夜爆火之后，团队确实已经立项。
但具体开发层面，洛老板早就已经不关注这些细节了。
都是瑶瑶姐，以及负责极光通用大模型的小圆子两人主导。
“快了。”陈诗瑶抬眸想了想，“估计年后就可以上线公测了。”
“怎么样，能吊锤ChatGPT吗~”宋锦打趣道，小手不怎么老实的摩挲着瑶瑶姐的大腿内侧。
“瞧不起谁呢~”陈诗瑶嗔怪的拍开锦妹儿的小手。
首先，她不像洛老板那么狂，更没有瞧不起谁的意思。
但在座的各位，确实都是辣鸡~
先不提那些有的没的，单从底层架构而言，双方就完全不在一个维度。
当前，全球主流大模型，如GPT-3.5、BLOOM、OPT等，也包括各家头部互联网大厂，目前正在开发的大模型，虽名字可能各不相同，但本质上，底层架构均是基于谷歌17年发布的Transformer架构。
该架构的基础架构设计，采用“全注意力+固定算力分配+单模态优先”设计。
且中文支持依赖上层微调，多模态能力薄弱。
反观极光，早在11/12年前后，便在洛老板的主导下，从基础理论层面开始，搭建底层架构。
历经十多年、数十轮优化迭代，如今的“星数架构”已然跨越至一个全新的维度！
其采用“动态稀疏注意力+异构算力调度+多模态原生融合”三位一体设计，架构效率提升56%！
且原生支持中文语义深度理解！
Transformer架构，“全注意力+固定算力分配”模式，最大痛点是，算力成本指数级增长。
训练GPT-3.5这种千亿参数级大模型，便需消耗数千万美元，推力成本更是成为商用瓶颈。
而“星数架构”采用的“动态稀疏激活”机制，可根据输入内容，智能选择关键计算路径，仅激活10%~20%参数参与推理。
使得推理算力需求，直降80%以上！
单GPU即可部署72B参数模型！
而Transformer架构，至少需8卡GPU集群。
更关键的是，该机制完美解决了Transformer架构的O(n²)复杂度问题。
长文本推理效率，提升3倍有余！
反观Transformer架构，文本量＞10k，推理效率便会骤降一个数量级，且算力成本爆炸。
其次，“星数架构”的异构算力调度引擎，支持CPU/GPU/TPU/FPGA四类芯片协同计算！
可自动分配计算任务至最优硬件，推理效率提升40%以上！
推理成本降低60%以上！
综合训练成本，较一众竞品至少降低50%~80%！
这种成本上的巨幅优势，使得极光可以竞品1/3的价格，提供同等服务！
或是在同等价格下，提供3倍性能！
其三，上下文处理能力。
依托于“动态稀疏激活机制”，辅以“局部注意力+全局摘要”混合模式，极光通用大模型，有效解决了长文本理解的“梯度消失”问题。
支持100k+超长上下文窗口！
推理速度提升2倍！
准确率较Transformer架构提升35%+！
数学、逻辑推理能力，达人类专业水平！
幻觉控制率，也有效控制在5%以内！
反观Transformer架构，仅支持4k-16k上下文窗口。
长文本依赖滑动窗口，信息丢失严重，准确率骤降。
幻觉控制率，更是普遍在15%~20%上下。
这种性能与效率上的双重突破，使得竞争对手即便投入相同算力，也无法达到与极光大模型同等性能，陷入“参数无用”的困境~
其四，训练框架适配。
“星数架构”，原生适配极光自研的“极光智算训练框架”，支持“数据并行+张量并行+流水线并行+专家并行”的动态混合并行！
万亿参数模型，训练稳定性高达99.9%！
反观Transformer架构，依赖PyTorch/TensorFlow等开源框架。
且并行策略单一，万亿参数模型训练故障率，普遍高于30%。
这种工程化能力上的代差，直接让极光在万亿参数模型的训练周期上，较竞品缩短60%以上！
且无需频繁重复调试。
而竞争对手，往往要在故障排查和算力返工中，消耗大量时间成本，最后可能还得面对，模型性能不达标的窘境~
此外，还有多模态融合能力。
“星数架构”原生内置多模态能力，支持文本、图像、音频、3D模型无缝融合！
可直接调用极光3D游戏引擎、昆仑引擎的底层数据！
而Transformer架构的多模态能力，是通过模型拼接实现。
模态间交互效率低、融合质量差，需额外适配训练。
最后，还有很重要的一点——生态协同能力。
Transformer架构，无自有应用生态，需依赖第三方集成，数据反馈链条动辄长达两三个月。
而“星数架构”，原生适配极光生态！
可直接调用微信、微博、抖音、Tik Tok、悠米社区、悠米视频等全系应用，数十亿用户的真实场景数据，进行模型优化！
模型迭代速度，提升3~5倍！
还可与极光3D游戏引擎、昆仑引擎深度融合，支持AI生成3D模型、动画场景，创作效率提升10倍！
这种生态协同优势，使得竞争对手，即便全盘复刻“星数架构”的独家核心技术，也无法获得同等质量的训练数据和应用场景，永远只能跟在极光身后吃屁~
至于极光云、骄阳500、骄阳Q1/Q2/Q3、极光超节点、万卡集群，也包括即将出炉的骄阳600、骄阳Q4等底层算力支撑，陈诗瑶更是提都懒得提~
各家大厂，为了抢英伟达芯片，狗脑子都快干出来了~
价格打着滚儿往上翻不说，还得排队等货。
即便抢到手了，也得面对算力利用率不足30%的尴尬。
反观极光的“算力卡+TPU”复合超节点万卡集群，既保留了骄阳500，在训练领域的强大算力，又发挥出了骄阳TPU，在推理场景中的高效优势。
完美实现“训练-推理”，全链路最优资源配比！
整理算力利用率，高达85%~92%！
总而言之，极光大模型的技术优势，已不是“领先半步”。
而是十余年沉淀下的，从完善的基础理论体系，到算力、算法全栈自研，再到全链路工程化能力的全维度代际领先！
不吹不黑，即便友商全力追赶，至少也需要3~5年时间，才能达到极光现如今的技术水平。
她都不知道怎么输~
坐等消费级应用，上线乱杀就完了~