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官方展示了一个案例：让Inkling自己设计微调任务，包括生成训练任务、运行训练流程并评估训练效果。

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与英伟达、英特尔、Arm CPU相比，“Venice”有如下优势： AMD使用相同编译器，复现了英伟达白皮书中公布的Vera CPU各项条件，发现无论是绝对性能、每瓦性能、每核性能、带宽，还是以不同订货型号（OPN）服务现代数据中心多种需求的能力，“Venice”都有优势：“Venice”的吞吐性能是Vera的2.2倍，开箱状态下每核心性能比Vera提升20%。

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汽车、手机、机器人、航天等多个行业，为这套方法提供了真实验证；OpenBMB开源社区和持续开放的工具链，则不断吸引更多开发者参与端侧AI生态建设。

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流量来得快，但小红书显然没打算让它止步于一次性事件。

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不同于目前大量模型采用的旋转位置编码（RoPE），Inkling采用相对位置嵌入方式编码位置信息。

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