（来源：上观新闻）
作为参考，这👠🕖大致相🇸🇴🇨🇴当于 2🌝⏺011 年中期的🇳🇨 Intel C👡🇸🇳eler♦🀄on SU2📩300（运行频🙂率为 1.2🤙📁 GH🙆♂️🙎♂️z）🈺。离职后，顿顿选🥾择广州独立做💿美妆带货🤠🍒。这两个🚞👩🦱基线的结果表📱明，单靠🧓 DI👯♂️🥅NOv2 的🇵🇪预训练特征是🥭远远不⏺🇷🇪够的，PAND🗝😆A 中专📐门设计的退化🇵🇱解码器对🖊🚢最终性🇦🇶能的提升至关🇳🇪🇺🇲重要🎿。
但我觉得🌮👓下一个🇸🇽🦈真正能打🗯🐓开想象力的地方🇵🇪🖇，大概率不在🈺🇬🇧单体能力，而在于🐥 Agen🇪🇬t 之间怎👬🇦🇩么协作🍕。” Va🕘◻hdat表🇸🇷🤺示，随🧭着AI智能👩🦳🤫体的兴🥫⛅起，在训练⛽🇹🇰和服务方面🥓进行分别定制优🚡化的芯片🇨🇦将有利于整😢🇨🇫个生态🏢的发展🇺🇲。DC 实际上重新🇴🇲发现了🎉🏊原始 MIP🔢🚼S 5 级 RI🇲🇭SC CPU🌝✝ 设计⏰的关键路径，🇵🇼该设计也采🉑用了 1🇦🇩🥃 个周期的分📿🏂支惩罚！ 🏉5. 前沿模型🧡⛸的经验教训 我🇵🇱们在下📅文列举了我🏌们在这项工👨🏫作中遇到的一些“🐸LLM 🖐难题”👢🕧。
