（来源：上观新闻）
适合知道自己🇳🇨🙇要什么的用户🦌目录树。结果是什么？一个🧱👸原本需要80G🧛♀️B显存才能跑🌋™的长上🚸🐠下文推♑📄理任务👬🛅，在E📼ngram架🤐💹构下可能只需要8👯GB显存🔔🤦♂️。大模型👕🇨🇳发展至今，行业的🐪🇪🇸共识是：训练看算🔭🎸力，推理看显存👍🥋。用户越多，背后的🎠推理调用、算力🇺🇳8️⃣消耗、服务成⏳📟本和模👨👨👦👩🔧型开销也可能同🤙步抬升🛠。
几轮对战🛄下来，🎅围观的人群渐渐🔞看懂了： 这不是👥⚽一个按🇲🇭照预设程序在空🇵🇰中瞎挥拍的🇬🇬铁壳子👩💻，而是一个真📦🇰🇬的在实时观察🏪路线、计🚅🧳算落点并自主做出👩🌾🐾反击的机器人🇿🇼🏝陪练🛐。根据网⛅⚔友爆料，⚾💴这次最先支持🏪🇹🇭国产硬件训练🤷♂️⛷的是 DeepS🇨🇮eek V4🔎👆 Fl🇧🇿ash ⛓的后训练过程，基🎀🇸🇹于国产硬件的⚖🇸🇯预训练🌖🦘也有望在🥝▫今年下半🇵🇪🚰年实现📌。” 明显😟🐭的转变发生👜🥣在R1发🧹布之后——抢🌰人，成了各大公司🔻🇨🇱的“一把手工程”🇧🇲。
