（来源：上观新闻）
。从一线😁🍠城市的🔏🗓CBD到三线◀城市的写字🍮🚼楼，下了班换双鞋🇸🇭泛目录就往球馆跑的人🍒🏍越来越多🇰🇵🇵🇷。sparse 🥾atte🎼ntion不🦒是从头打开，前👨👨👧🕵1T toke⌛🍅n用dens🔫e atten💦tio🥑🥩n做wa🇱🇮🏅rmup，🍾扩到64K💳时才in🇧🇫troduce 👹sparsi🇩🇪🔤ty🎨。Alph🗓abet首💑🇬🇦席执行官桑达尔·🇧🇹🇬🇬皮查伊亦在博客中🇬🇱指出，这🚬🤑一架构旨在"以🇧🇦😫具有成本效益的👎方式，提供同🇲🇬🧚♂️时运行数😦👹百万个🔂智能体🏳️🌈所需的大规模🍌吞吐量👴和低延迟"➰🚙。
下面摘录了其中一👨👦👩👩👦次针对乘法器单📕元设计🛷🇭🇳的审查🇧🇧🗜内容🇦🇬。闭源大厂追求😬🇺🇦的是能力🖍上限，🇪🇺谁家的模型能在☝🈴HLE上拿更高分🍾。第四种方法叫在线📪💖蒸馏，为每📬🇪🇦种能力训练一个⬆🚯"老师模型"，🇪🇺👯再训练一个统一的👨🎨👩👩👧👦"学生模型"🇧🇮📭去模仿老师🇳🇬，结果🐻也只有🐞37.8🕘🧥%👋。当AI部🗿署在全新场景时📂，事先没有任🇺🇳👃何失败记录可供🥬📯分析，TRA🇨🇳CE的冷启🎷动问题如何🌒🏒解决？随着部🤩🔔署场景的增加，插🌃🔳泛目录件数量也⛪🚖会随之增长🎧，如何管理越来🤹♀️🔐越庞大的🇪🇦🏺插件库🍩👮？当某个任☺务同时需要多种🖋能力时，单一插📸件的路由策略是否🌕足够？这🛰些都是下一阶段🦘研究可以深入🇺🇦的方向🧦🇲🇲。
