“叮咚，尊敬的用户您好，小沙新的版本已经推送。新增模型裁剪、蒸馏、训练能力。快来试一试，训练一个属于你自己的模型吧！
“商业应用请联系白驹科技获取特别授权。”
晚十点半，小沙正式对外发布公告，正式更新了小沙对外模型的优化、训练能力。
事实上，现在世界上各家主流AI大模型训练企业，都在使用小沙做各种各样的工作，比如数据清洗、训练反馈等等。
甚至，之前还出现过新人类的幺蛾子。
但今天的意义不一样了，白驹科技官方放出来专业的用于【训练模型】AI大模型。
至于效果，更新日志中是这样写的：
一、提升原有模型至少20%的上限。
很好理解，无论你原来是什么模型，达到了什么程度，利用AI训练专业能力增强过的小沙进行训练和改进，就可以拔高模型的能力上限。
二、节省50%~95%的训练成本
对于顶尖企业来说，他们不需要节省成本，只希望无限的提高能力上限，以求更大更强。
但对于更多中小企业或初创企业来说，节省成本才是他们的头等大事。
而现在，同样的性能，根据模型类型的不同，可以节省一半以上，最高可达95%的训练成本。
一和二自然是不可兼得的。
三、节省训练时间。
这个就非常容易理解了，原本大量需要人去筛选数据和分支反馈的工作，统统交给小沙了。
那只要舍得算力，就不存在速度的概念了。
版本刚一更新，三大优势一摆，立即就引起了轩然大波。
“我的妈呀，这是不是证明力大飞砖的路线彻底是错误的了？”有人立即就意识到了这一点。
“也不能这么说吧，堆算力还是有好处的，只是越堆好处越小罢了。”
有专业人士立即就进行了相关的计算：“按照白驹科技给出的说法，那意思就是如果你只要80%的性能，那就只需要20%的算力就够了。
“但是，如果你要100%的性能，甚至要更进一步，那需要的算力还是会高上去的，就需要80%甚至超过原本的成本了。”
“友情提示各位一点，与整天只会吹的企业不同，白驹科技的话术想来是保守的，具体能提高多少，能节省多少，还得实战来验证。”
这么说着，这位网友已经贴出了自己
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