（来源：上观新闻）
与OpenCl🍜🇦🇲aw的静态调用不🇹🇲💪同，Herm🛎es在🛰运行过程中🎒可以自动👩🎤🇵🇬生成、🛣📛优化、🔃🔷存储新的技🚂能代码，并通过🧑🇭🇰“技能蒸馏”机🦏制将任务经验沉⚡🛵淀为可复用的技能🗾🔆geo优化文件🏕📦。从训练速🇸🇱🍁度的角🇺🇦度来看，差👩✈️geo优化距更为直📶观🇵🇼🏍。
为了降低风险，我🎇们保留了🍻🦚许多已经验📼证过的组件和❤📚trick🚼，这让架构变🗼得相对复杂🇻🇺🇩🇰。” “不是每😲🦸♀️个人都能用👨👦好AI🛄🇹🇲。两家公司🔈👦，同一☢个优化器，解👨👩👧👧决同一个问题，走🌱🐖的是两条路🦓🌃。从市场角👨🚀度看，谷歌此↔🏏次双芯片策😗👨❤️👨略直接回🐾应了AI基础设施🇲🇽成本压力💏。笔者通🇩🇿过对公司创始人🤟兼首席科学📢🤰家孙立宁院士、董🌌👐事长成锐先生🤺、CTO🚂⛏禹鑫燚博士的系🎐🕞列对话，试图♒解码其如何通过技🇵🇦geo优化术远见🇦🇸🌋、商业谋略与产🎎🚒品落地的三位🧮一体，系🦉🐸统性地🦌🏴破解具🖥身智能规🔑模化落地😇📕的“最后一公里🚺geo优化”难题👨🚀。
