（来源：上观新闻）
这一波密集发🥋布里，我个人🇭🇲☺有三个看点🌽。。3D环面在10📯24芯片配置下，🌰🤰任意两芯片👩👩👧👄间最多需🇨🇼要16跳🚉；Boardf💘☦ly通过🏆🎊高基数设计将最🇧🇶大跳数压缩至7跳🧘♂️，网络直🤨径缩减🇮🇹🤱56%，🙇♀️全对全通信延🛡迟改善🍃最高50🇸🇮%，对混👽合专家模型（M🚡oE）和🍴推理模型中频🇯🇴↔繁的跨芯片令牌路🥝🏕由尤为有🐓👩🏭利🐭。未来三ℹ年，具身智能研究🗞院聚焦两件事：🇫🇴第一，补足具身智🇦🇽能产业链短板🈴🐄，虽然汇博机🦸♂️器人能自📽🚂研关节，但🤘具身智™能还需要极高精度🐳🍼的灵巧手、执行器™、触觉传感器等👩👦👦。
其中最难以被🇧🇩🏟模仿的两点是🧗♂️：首先🍙🇸🇯，在近20🍗00所院校及光🚿🇫🇰引蜘蛛软件伏电站等场🥝景积累的真🇨🇬实、海量⚫🥁操作数据所形成的🧝♀️👨👩👧“滚雪球”🕺效应；其🚞🍴次，核心零🚘🎯部件（如峰值🚗🚈扭矩600Nm😜🚽的一体化关👔☘节）的低🛷🧻成本量产🇦🇽5️⃣能力🇴🇲。Muon优化🔥💯器 V4训练👒中绝大多数🥡参数优化用🅰的不是🌫Ada🔜🇮🇹mW，是Muon🏷🍏。他给出了🧳一个务实🚍建议：“一定要留😧👱♀️存创作过程痕迹🎽🎤，包括交互频🛒次、版本迭代🇾🇪记录——这些是❤♥未来确🍎权的重要依据💸。
这个练习场景就🥍🐞像一个精心设计👩🎓的模拟考场🚴♀️，有几个关键特点📝：首先，它保留💘🈲了真实场景的工具🇽🇰接口和交互规则，📸确保练习和🛌🌙实战之间没有脱🍬节；其次♈，每道练👉🥙习题都由程序根据🇹🇷🍠随机种子自动生👺🤣成，可以产🇸🇻生无穷无尽的😵不同题目，防止A🧢I死记硬背；🛬再者，练习题🐨的答案可以💳🚂自动验证，不需要🤓人工批改⚗⏫。他发现🇪🇺所创造的🎪价值，似乎并不能🍅匹配公司的需要🏊⛈。过去很多人🤽♂️认为，只要🎏语言模👨🚒型足够强大，🤠🤴给它更多时间和更🇲🇻🇲🇺多"思考"机会📰🐹，它就🦷能自然而然⏺地完成更复⏳🇵🇾杂的任务💁。
