（来源：上观新闻）
但 G👘◾erko 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🇨🇲（Traini🚏🚺ng）”向大规⏲3️⃣模的“模⚽📈型推理🇰🇾（Infe🗣🈸ren🏯ce）”转移ℹ，金融市2️⃣📹场对高密度、低延🍬迟算力的需求将🔌🦟呈指数级爆发🇩🇿👛。
V2、V3🕤 的 💛MoE 🇮🇷📏是参数层🚴♀️面的稀疏化：模型🌨总容量很大，👨👨👧但每个🦜 token 只⚓🏓调用一部分专👨🔧👁家，所以能力上🥒去，成本🧛♂️🥝没有按同等比🖍例爆炸😗。在锋芒之外，🇺🇦Gerko🍞 的另一面🌨展现出极强™的个人原则🎽。我在这个行™业做了 19 🐙年，觉得很🇩🇯多事习以为🆖常，但对外界来👨👨👦➡说其实很颠🧐🐃覆认知🛥🚽。所以说 A🐛🧥nth🇺🇬🧠rop🏠😜ic 之前没有考😠虑过这个🗒问题，⬅是不准确的；但🍪说我完全是“空🥨降”这个问题、🖱没有受益于之前👢的积累，也同样不🥳对😼🕥。
