（来源：上观新闻）
Anthrop📩👳♀️ic正考虑🌏🍃最早于📔今年10🦑月启动I🇨🇭🐫PO上市，并🇹🇿一直在积极寻求🖼更多基⛎础设施以满足其产🌗🐜品日益增长的需🐵🏁求🈳。它更像是 De🌃🎚epSeek🏴 技术路🤡线的一次延伸：🎌先用 MoE 解🏍决“模型容量和推🌝🙋♂️理成本🆒🔋”的矛盾，再🧜♂️用新的注意力结构🔭🇪🇹解决“上下文长⏱🥵度和计算成本”💽🎟的矛盾🌴。
更多精彩内容，关💇注钛媒体微信🌌🐤号（ID🤣：taimeit🦗i），🚹⚔或者下载钛媒🥏体App⬆。SJTU研⬜🇾🇪究者在 《👝SkVM🍟📵: Revis⛎iting L😰🔖anguage✅ VM for 😍Skill📷😝s acr◼➡oss Hete🎳rog◀🔕enous L🤭LMs and🐼🥶 Harness🐾🙆♂️es》 中把这个🇧🇪问题重新定义😩为系统问🚠💅题：S🏍🏴kil👨👨👦👦👨🌾l是自然语🌛😄言程序，👁🇦🇹LLM🆔👫是异构处🧶目录树理器，Agen📵t Har🙆nes👩👩👦☔s是运行环境🏛🥩。
由于客观上的算🍻力约束，优化👩👧注意力机👩🦲制，长期以来都🏃♀️☔是DeepSe🇪🇹ek等🇬🇵中国开源模型😁厂商的关键任务🥙🇲🇹。现在有一个全👟新的变🔂化：执行成本几乎6️⃣🗻为零🚝✔。但 Gerk🐉⛹️♀️o 的逻辑极其严👨👨👦👦密：随着🆙🇵🇼全球 🇳🇺🦹♂️AI 🙂👫产业的计算重心逐👖💙渐从“模🇲🇽型训练（Tr🇲🇪aining）”🥽🇼🇫向大规🍿👨❤️💋👨模的“模型推🐟🔨理（In🚼🖌fer✏🔞enc⚫🦠e）”转移👡🥂，金融市🧜♀️场对高密度、低延🇭🇺迟算力的需求将呈👃🇦🇽指数级爆🦓🔲发🥨。
