（来源：上观新闻）
在一次内部评测中🗯6️⃣，模型根据🦹♂️一段关🇳🇺♈于芯片架构的论文🕺摘要，自动生成了🇸🇲💜包含晶体🏒管密度对比图和 📗3D 🧿封装示意图的🙀完整 post🚻er 😰—— 连 I🧖♂️EEE 的🎞🚱审稿人都误以为📺🥃是人工排版🔚。Muon在L👨❤️👨LM规模上的第一👨🚀次大规模验🌯证是Ki⛲mi K2💍👰。那时候大家都在卷🎦🚫硬件参数，比屏9️⃣幕、比摄像头📚、比续航⛏。当AI部👩👩👦👦⛸署在全新场景时，🍼事先没有任何👓💳失败记录可供分析👒🚍，TR🧁🆑ACE的冷启🌸🕳动问题如何🌾解决？随着部署场🇲🇬🔮景的增加，插件数🍶👩🎤量也会随之增长🚠，如何🔮🛂管理越来越庞大的🌐插件库？当某个🇲🇴🇨🇵任务同时需要多⛺🥠种能力时，单🌋😲一插件的路由策略🇸🇱是否足够？🇩🇰💒这些都是下一阶段🇱🇦研究可以深入的🏰方向🧓scm。
最大的不确定性在💝于，你无法🏁预判Ag📆💨ent会从🥟🐡哪些数据中学习，⏹以及它生成🏂📴scm的技能是否包含危🎣险指令🍜。标准P💍🚇PO从基础🎪🦚模型的52.49🖲👹分提升到56.4🇬🇶4分，进步明显但🇧🇳🇹🇷并不突出📀©。董事长🇧🇸😩成锐进一🏊步说明，此🇸🇭举旨在避免为满💀🌦足短期报表要*️⃣求而压缩底层🐐🐗scm研发投入，防💔🇧🇧止公司陷🆙🌫入同质化竞争🔗🕑，从而为战🚐略执行预🇦🇿留必要的空间👢。去年9月，研究👮♀️5️⃣机构DA🎤 David➡🇵🇦son曾估🗯🥮算称，谷歌TP🇺🇿U业务加🇲🇬🚷上AI部门D🕋eepMi🤥🛣nd的总价值约🍪☔为9000亿🕤🇨🇳美元🚈。
