（来源：上观新闻）
比如做一🇺🇦🔡个写日报📅🇧🇼的GPT，💫做一个代码🇮🇹🏤助手，做一个👏品牌客服📫话术机🇲🇨器人🇰🇲🏴。一句话到完整🔴分析报告的🇵🇳👨🦰执行链 ☹这也正是🏭🥬搭子说的❗🥜「真干🏩活」🚁🏜。比如做一个🦸♀️写日报的🖨👨💻GPT，🇸🇯做一个代码助手🔵👩🏭，做一⏹🈲个品牌客服话🕓🇨🇿术机器人🆖。
但问题在🇻🇦📣于，得♓🔱在命令行😵里操作🇺🇦。命题三：🙁回归基🔎模，选实用，还是🇸🇰🇲🇷选研究？ R🇪🇬⏺1出圈后，聚焦基🚕模研发🧝♂️，一夕之间🏌️♀️💁成为AI🔵🥋模型厂商🇨🇾的共识👤7️⃣。这套流程的工程⛩⛽难度在于：同💕📸时加载🔮👨🍳十多个万亿参数级🚷📈的教师模型👩🌾🐊做在线推理几🔒⛎乎不可🐕能🐼😽。
结果是什🐛🥣么？一个4️⃣🦟原本需要80G👩🎓B显存才🤹♂️能跑的长上下文🇮🇱推理任务，在En🇧🇻🈹gra⚡🚾m架构下可能⛓🔭只需要8GB显🛩🚩sem运营存👂。假以时日🤙，观众8️⃣或许还能看上新鲜🌌🚓热乎的伪人秀🇦🇺🇳🇦。国内这几家跑得比🚍较快，很大程度🐮🥬上是因为它们不是5️⃣♈在做一个全🈁新的工⚗7️⃣具让企业去学，🇲🇴🌍而是把 AI 塞🙍♂️进了员工每天🕖已经在用的东西里🥬⛵。
