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12月30日消息，據媒體報道，EXO Labs最近發布了一段視頻，展示了在一臺26年歷史的Windows 98奔騰2 PC上運行大模型（LLM）。

這臺主頻350MHz電腦成功啟動進入Windows 98系統，隨后EXO啟動了基于Andrej Karpathy的Llama2.c定制的純C推理引擎，并要求LLM生成關于“Sleepy Joe”的故事，令人驚訝的是生成速度相當可觀。

EXO Labs的這一壯舉并非偶然，該組織自稱為“民主化AI”而生，由牛津大學的研究人員和工程師組成，他們認為，少數大型企業控制AI對文化、真理和社會的其他基本方面是不利的。

因此，EXO希望建立開放的基礎設施，訓練前沿模型，并使任何人在任何地方都能運行它們，這項在Windows 98上的AI演示，展示了即使在資源極其有限的情況下也能完成的事情。

EXO Labs在文章中詳細描述了在Windows 98上運行Llama的過程，他們購買一臺舊的Windows 98 PC作為項目基礎，但面臨了許多挑戰。

將數據傳輸到老設備上就是一個不小的挑戰，他們不得不使用“老式的FTP”通過古老機器的以太網端口進行文件傳輸。

編譯現代代碼以適應Windows 98可能是一個更大的挑戰，EXO找到了Andrej Karpathy的llama2.c，可以總結為“700行純C代碼，可以運行Llama 2架構模型的推理”，Karpathy曾是特斯拉的AI主管，也是OpenAI的創始團隊成員。

利用這個資源和舊的Borland C++ 5.02 IDE和編譯器（以及一些輕微的調整），代碼可以被制作成Windows 98兼容的可執行文件并運行，GitHub上有完成代碼的鏈接。

使用260K LLM和Llama架構在Windows 98上實現了“35.9 tok/s”的速度，根據EXO的博客，升級到15M LLM后，生成速度略高于1 tok/s，Llama 3.2 1B的速度則慢得多，為0.0093 tok/s。