（来源：上观新闻）
对于面🧲🛀向实际部署的🔯🇻🇨推理模🆒🚕型，这一视角尤为🖋重要🇸🇨🤴。CPU还在大📙😙型语言模型的"💵后训练"（p🛹ost-tr🇰🇲aining）🕖阶段发挥关键作⛏👢用——即✌👩🏫在预训练完成✂🗞后，对模型进行面🕵️♀️🚡向特定目🇫🇮🦘标的精细调优🇷🇸过程中，CPU承☹担着重要的计🐡🙀算职能🌀。这个看似分🧹😯布式创新的🐁📜世界，底🧶层其实在🏴👪极度中心化🇳🇦。
焦虑的🍃🇱🇧工程师，更焦虑🇬🇭🕓的 rese🇦🇲arc🚡her 跟工📝程师聊天，如⬅今有一种奇🤓怪的默契：大家👩👧都承认🤦♀️自己不怎么3️⃣🌙写代码了，但又🇦🇽都假装这没什🎓么大不了，因🐀为自己会成🇬🇭为被 AI 武🔯装，而😸🐫干掉那些没☃🏟有 AI 化的🍇🥤工程师👥🇧🇴。所谓“记忆👤”，本质😊🐎上就是文本文✊件🐩。
