（来源：上观新闻）
每块芯😄片集成384M😿B静态🇵🇬🏋️♀️随机存🇸🇩🇲🇸取存储器（🗾SRAM）🤘，是上🏡一代Ir😞onwo🕹od的三倍，可🗃⏲将更大的🍞👨🌾KV Cache🇺🇾🇱🇧完整保留在芯片上🚌，大幅减少长上下🤨👨👧👧文解码过程中核🚸📶心的空🥗🛬闲等待时间，对需🥃🇱🇦要多步骤✳推理的A🎪I任务尤👬为关键💡。LM Are🇦🇿😆na 最新榜单上🇿🇦🇧🇳，GPT-I🇵🇾🍉mage-❎🌡2 以 1🇷🇸👩👩👧512 分☘👽登顶，领先第二名🛬🌖 242 分，🇮🇳评测机构直⛏🚎言“这🍔🇨🇬是一次代差级别✒的碾压”✴。
🧩 多方🌮案并行 + 角色🎀📓一致性 — 🖌一次最多生成👩🦱⛑ 8 张图，💆♂️且保持⏳🌸人物/物品🗄👨🔧跨图一🚠致性🔯。**四、一Ⓜ个意外6️⃣惊喜：小身材可以🐪🙇♀️驾驭大模型🇿🇼🆘** SPP🐃O在设计上还🇹🇲🏊带来了一🇻🇮个额外的📧🔘好处，研🌃究团队称之为"解🥵👹耦批评家🇲🇽🇧🇿策略"（D🤞ecoupl📳🌂ed Cri💴🛋tic）👙。在回应关于业绩承🧪📹诺未设定♨⚱净利润指标及公🇳🇪🌫司过往亏损状🤱🚣♀️况的询🗣♟️问时，董🇿🇲事长成锐阐🇻🇨🛫释了其背后的长期🕣经营逻辑🇱🇮。
（7）基础设🙄⚛施 大规🇰🇼模芯片设计对硬🕹🖖件资源🔪🇧🇯要求极高💭。DC 必须执行🐞与构建🦡👩🦳设计相同的操作⏭🇧🇬，并且🕙🤹♀️必须在维🈸💱护先前工作所需⚜的上下文🇸🇨和记忆的情况下完🇹🇻🔼成这些操作😞🚛。Q3：T💐RAC🇳🇺🚹E和直接在目标场👕😋景里做强化学习🇹🇭👩✈️训练有什么区别？🏴☠️📶 A：直接在目标🥘6️⃣场景做强化学🇨🇫🏐习（GRP🛣O on T🌴📰arget）训练🚹时，模📔型从任务整体成功🕹🎆或失败中🇨🇼学习，无法🤽♂️精确归因到某种具🈯🔖体能力，⚠容易陷入👢🧘♀️不稳定或过🛢拟合❕😐。
