（来源：上观新闻）
预训练、🇱🇰🚥后训练与实🛩时推理🔄🌛在计算特性上已显🏪著分化：训练⛅任务追👼🌇源仓库3.0书源求极致吞🇨🇻吐量与规模扩展，👩🔧推理任务则🏷🇸🇾对延迟和🇵🇼🛃并发更为敏感🚓🛵。不论是从有史🎋🍼以来最大力🦢度的会员续👯♂️费活动，还是🌼🕺花费大量时🇦🇬间筹备自营🦴保健品，东⛸6️⃣方甄选的这些举👁️🗨️措都希🔡望将消🍏费者的关注度从🔚主播，集🍳中到自建Ap🇬🇲👠p、自营产😢品上🔜❕。聚散终有时，温情🏢🗜无止境🥢📫。（2）对 RT🔩L 和时👨🚒序的理🥪🔑解 我们观察❕🧳到一些模型将🔻🇬🇼 Verilog🔡（一种事🏵件驱动语↙♏言）视为顺⏯序代码进行推🈹❇理🇻🇮。存储方面，TP🇭🇲U 8t引🛷🚭入TPUD🇰🇮irect 🧠RDMA与㊗🦐TPUD🇬🇹irec🌹😞t Stora🍷ge技术🆗，绕过主机CP🔡🕤U直接在🚈👩🎤TPU高带🇬🇦宽内存（HB📘M）与网卡、高速👺存储之间传输数🦟据，存储访问🆚♠速度较第七代I🇹🇬ronwood 🐉🤪TPU🤝🐁提升10倍，🚸🥇可确保🐈MXU在处🙄理大规模多模🎰态数据集时保持🥇满载😊☎。
此外，🇱🇷大家最关心的🧰，还莫过于🥫⏺在过去四个月中，🏙🛒源仓库3.0书源DeepSeek🔞陆续放出👩🔬了几篇「可能进🍝V4」的论文，🇻🇺⬆今天技🧖♂️🎑术报告开源了，⏫📫可以对一下账❤✍。这个差⏪📗异说明，单靠文字👽🇨🇫描述能力、🗯希望AI在🇲🇨♾️提示词层面"领🎻悟"，存在😟♐根本性🧔的上限；而通🚷过真实的▪强化学🛍习训练让A🇷🇪🚞I内化技🇪🇬💟能，才是真正可以🍖持续叠加收益的路🙎♂️径🥁🦟。“以往用O📀penClaw，💷遇到重要任务我会😫主动提‼醒它帮我总⛱结🇱🇨。
