前幾天 OpenAI 悄悄的發佈了 Whisper 的最新 turbo 模型，這是一個多國語言的模型 (Multilingual model)，而且這個 turbo 模型是 large-v3 模型的優化版本，提供更快的轉錄速度，但準確性卻只有輕微下降，整體參數數量只比 medium 模型稍微大一點點而已。我特別為此打造了一個可以利用 NVIDIA 的 CUDA 加速執行的 Docker 映像檔，讓大家可以輕鬆的在自己的電腦上執行這個模型。
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我今天舉辦了一場 最強大的 AI 搜尋引擎：Felo Search PRO 直播活動，由於報名人數超過 1,000 人，我還特別升級了我的 Zoom Meetings 方案到 1,000 個與會者授權，但是今天的 Zoom 會議室最多就只有 500 人能加入，那我不是白買了嗎？活動結束後我立刻 Contact Support 發了個支援請求，這才理解 Zoom 的授權架構。今天這邊文章我打算記錄一下這些細節，因為很難得有購買 1,000 個與會者授權的經驗。
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經 BenchmarkDotNet 實測驗證發現，只要在現有的非同步方法加上 async/await 關鍵字，其方法的執行效能就有可能會降低 2,700 倍之多。這是因為 async/await 關鍵字會讓 C# 編譯器在編譯程式時，會將非同步方法轉換成一種狀態機的實作，這樣的轉換會增加程式的執行時間。因此，我們在大多數「函式庫」中的程式碼，幾乎都不會使用 async/await 關鍵字來撰寫程式。然而我們在函式庫中實作程式時，是有可能遇到多次非同步等待的情況，此時我們就可以使用 TaskExtensions.Unwrap 擴充方法來簡化寫法，今天這篇文章我就來說說這個開發技巧。
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