（来源：上观新闻）
“我也结😲识了多位🌎🍳不同领域的创业🇸🇪🇬🇭者，在🇵🇰上期培训中认🇸🇯🆓识的设计师伙🔱🦕伴至今仍保持交流🐖🥎，互为师友♐。这是显式⤴🧞♂️记忆——就像🥞你翻日记找某条记🇨🇲录🥓🇸🇪。在行业中，🌋⁉长期存在上🎙🥦下文越🥬📐长，成本越高🧚♀️🇦🇿的矛盾🥡。
这样做很🇧🇿难，因为越靠🇨🇩🇪🇺近底层🇫🇴🐠，越需要对硬件🤧5️⃣细节有极🇦🇿深理解☘👚。英特尔🎱🇸🇳的CPU和英伟🚯达的GPU长期在👩❤️👩计算机市场里争夺🍼🆙主导权🏰。Q2：🙊FRQAD这个😏⛑新距离公式，为🐌👨🚀什么比余弦相似度🚶🧦更准确？😁🇦🇨 A：余弦相似度🌆😿只看两个向量的方☦👆向角，完全🙍♂️💥无视它们的精度🏷🇵🇱差异——🚌🤫一条32比特🇸🇮原始嵌入和它被😠☁压缩成4比🤽♂️特的低质量✔💪版本，用余弦相似🌵☣度量起来很接🗳近，系🇧🇷🧵统分不清哪🌦个更可信🍓。
