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1. 透视功能的重要性 WePoker 微扑克的透视功能是一项强大的工具，可以帮助玩家了解其他玩家的游戏风格、策略和习惯。透视功能使玩家能够更准确地判断对手的牌力和意图，从而做出更明智的决策。

2. 开启透视功能 要开启 WePoker 微扑克的透视功能，您需要遵循以下简单步骤：

步骤 1：登录账户 在您的 WePoker 账户中登录并进入游戏大厅。

步骤 2：选择透视选项 一旦进入游戏大厅，寻找一个称为“透视”或“玩家信息”之类的选项。这通常位于屏幕的侧边栏或菜单中。

步骤 3：查看透视数据 在透视选项中，您将能够查看关于其他玩家的有用信息，如游戏胜率、加注频率、看牌率等。这些数据将帮助您建立对对手的更清晰的认识。

3. 解读透视数据 了解透视数据的含义对于充分利用这一功能至关重要。以下是一些常见的透视数据以及它们的解释：

• 胜率（Win Rate）： 这是玩家在不同情况下获胜的频率。高胜率玩家可能更加谨慎，而低胜率玩家可能更愿意冒险。
• 加注频率（Aggression Frequency）： 这指的是玩家进行加注或重新加注的频率。高加注频率可能意味着玩家更加激进，低频率可能意味着保守。
• 看牌率（VPIP：Voluntarily Put money In Pot）： 这表示玩家自愿下注的频率。高看牌率可能表明玩家较为松散，低看牌率则可能表明玩家更加紧密。

4. 制定策略 基于透视数据，您可以制定更有效的游戏策略：

• 针对不同对手调整策略： 根据对手的胜率、加注频率和看牌率，您可以选择调整自己的策略。对于激进的对手，更保守的策略可能更合适，而对于较为保守的对手，您可以更多地尝试冒险。
• 利用信息做出决策： 了解对手的习惯可以帮助您更好地预测他们的行动。如果您知道某个玩家经常在弱牌时加注，您就可以更有信心地进行反击。

5. 保持灵活性 尽管透视功能提供了有关对手的有用信息，但不要完全依赖于它。玩家的策略可能随着时间和局势的变化而改变，因此保持灵活性和适应性非常重要。

结论： WePoker 微扑克的透视功能为玩家提供了一个更深入了解对手的机会，从而在游戏中取得更大的成功。通过遵循以上步骤，您可以轻松开启透视功能，并从透视数据中获取宝贵的信息。但请记住，透视功能只是一个辅助工具，您仍然需要依靠自己的技巧和判断来取得胜利。祝您在 WePoker 的游戏中玩得开心，胜率不断提高！

大模型兴起导致算力紧张？专家呼吁——

国产AI芯片系统应练好“内功”

◎本报记者张佳星

对此，与会专家呼吁，解决算力难题，应重塑大模型算力生态，助力国产AI芯片系统练好“内功”。

加强底层研发，提升国产AI芯片“包容力”

“如果基于国外芯片编写的软件能够很容易移植到我们的国产芯片系统上来，用户就会感觉到国产芯片好用。”郑纬民认为，但由于生态建设不完备，目前国产芯片在大模型训练相关软件移植方面表现不太顺畅，因此需要进一步加强底层研发，做好包括编程框架、并行加速、通信库在内的软件研发工作。

“为了发展AI芯片的生态体系，一些国际大企业甚至可以放弃一些高利润的项目和方案。”英博数科CEO周韡韡介绍，营造生态需要发动整个行业的创新力量，例如国际企业曾通过主动开源部分软件的底层代码、让利给基于芯片的软件开发者，形成以AI芯片为核心的算力体系。

相较于芯片本身的硬件性能提升，郑纬民认为，通过营造生态，提升国产AI芯片的“包容力”更加急迫。“如果算力生态做得非常好，即使国产芯片的硬件性能只有国外性能的60%及以上，大家也会喜欢用。”郑纬民说，但如果算力生态没做好，新型软件跑不起来、软件移植不顺畅，即便硬件性能达到国外的120%，照样难以转变为有效算力。

为凝聚行业力量、改变当前的大模型算力生态，英博数科联合百川智能、中国计算机学会、清华大学等单位共同成立北京AI创新赋能中心技术委员会。作为该技术委员会的顾问，清华大学电子工程系教授汪玉表示：“在大模型领域，我们将同时从软件侧和硬件侧方面开展联合优化。在打造通用型人工智能服务平台的同时，推动高性能计算领域智能芯片和高模态电路关键技术的研发。”

共建基础生态，推动现有算力融合创新

“大模型兴起之前建设的算力，相对而言利用率较低，跟不上现阶段大模型对算力指数级发展的需求。”艾瑞咨询产业数字化研究院负责人徐樊磊介绍，为提升整体算力效率和满足差异化需求，应建立支撑大模型万亿量级参数计算的“智算中心”。“智算中心”可利用现有高质量数据中心，通过提升组网能力、协同能力、软硬件适配能力等实现部署。当前，“万卡”级别的智算中心正在主要节点城市发展起来。

与会专家认为，推动现有算力融合创新将进一步提升当前算力使用效率。“1万块卡(AI芯片)应该怎么连？是不是每块卡和其他9999块直连？如果这样，中间的连接将需要1万乘以9999个连接卡，成本将非常高。”郑纬民说，通过最有效的连接支持模型并行、数据并行等不同的要求，是融合创新的关键。