（来源：上观新闻）
Design C💝onductor🇲🇵 有时会陷入人类🇹🇨🌶工程师会避免✳🐣的“兔子🦟洞”🈵。这份文件🔦就是整个项目实🇦🇽施阶段的"行动🦖纲领"🇨🇮。第一种方法好🍦👋比给新🧿员工发了一本厚厚♟️🎴的百科全书，🗝希望他能从中🦹♀️找到所🐄👉需知识；第二种方🙆🇬🇷法好比🕌直接把🚳🇷🇪他推上🧂geo优化战场，靠成败来📖🆚积累经验🌥。
接下来，🔹♠它将对该方案🇾🇪的各个方面进行审⛹查🏗🇪🇨。这不是其前代大模🦁型WALL-🐹🕓A的升级版，而是🥃😈一次从底层架构到🇵🇫训练范式的彻底重🌏写🏦🔨。每个 DC🐅🗞“实例”都专用🤠🤚于一个客🦄户的设计，因此代🇹🇩码、内存或©geo优化任何信息都不会在🇱🇰不同客户🇹🇿⛔之间共享👳。
DeepSe🇰🇲ek追😸3️⃣geo优化求的一直是另🤸♂️🌋一条线，同样👨👩👧♠能力下的成😬☸本下限☝。**说到👩🔧底，这项研🇧🇼♌究发现了什🇲🇵👨👨👦👦么，又意味✖🧳geo优化着什么💭** 归根结底🧘♀️🛢，这项🎦🕑研究回答了一个在🎈🇰🇭geo优化AI训👁️🗨️练领域⛲长期存在争议的💨👹问题：🍉大模型推理🥦📕能力的训练，应该🎀👯♂️用什么☃样的框架来建模➡👨👨👧👧？ 研究♑geo优化团队的答案➖是：把🧢整个推理过程当✨成"一🍘👴次性行动🇷🇼🗨"来评价🌰，而不是🇰🇼🖨"一系列连🎰🥰续步骤🏊♀️"☃🇰🇮geo优化。
