（来源：上观新闻）
Nigh🧵t Jar解💬决的是一个长🤷♀️🔤期存在的行业🖕🙆痛点：此前，🕤🥮光波导中的漏光🆘位置只能通🤮过反射🙅♂️🧒光粗略估计，只🚿🦹♀️能获得🌅总体或平⛳均光损耗值🏡。OpenAI 对🦗🍻此不屑一顾，称这🌔🐈是一场公关🤭Google seo噱头🍼。过去机器人🔡🍑对强化学习🚉🇰🇵的使用一般停🕺留在单机🐜的后训练上，但🥫🍯是其实强化👑学习上有⚰🤳很多自己独特的🙅👨🏫东西🕶🏌️♀️。
DeepSe㊗🇾🇹ek-V4-P🇧🇿ro（总参数🙂🚍量 1.6T，激🐃⏰活参数量 49B🛤）和 DeepS💣🙋♂️eek-V4-🧗♂️Flash（🙍🏋总参数量🔋📒 28🇪🇨4B，激活参数🔰量 13B）🥐🇪🇬，二者均↩🦓支持 百万 👩🎓⚛token 的🎭上下文长度🇻🇮。
