（来源：上观新闻）
《智能◀涌现》：你们做这🇻🇬些事情的过程😾中，遇到的最大😨🥦的挑战是什么？🎿 许华哲：要训练💾大模型所💆需的Infra⚜（基础🎋🇿🇦设施）是一个🌦🥃挺大的卡点，因为🥋✋我们想🚫🈶做一个32🧓🙎B的大模型，要🚿🆔支撑比较大的数据🥒🕡量，G🍿🦂PU集群的并行🛅效率、🌷👩💻数据吞😚吐都是一个很大的📦🚸挑战和壁垒🇲🇶。《智能涌现》：这👾🐐些采集方式🍂🦌其他家也在探🤦♂️↘索，你🌉们最大的不同点在🥶🇬🇮哪？ 许华👽🍉哲：采集的数👴据，表层方法⛄🤙可能相似，但👨🏫🇦🇫内核有本质不🇺🇳⏮同🗺。但在AI🇦🇺军备竞赛的底层，⏪🍇它面对的不是奢🐜🖲侈品的竞争，💷🇲🇿而是物理定律和工❗‼程极限的🌯硬约束—⛷🥼—能不能造得够🚏超凡蜘蛛2免谷歌版中文版快，将决定💤整个AI产🤶🧰业的天花板👩🎓🇳🇬在哪里🛄🏬。
星动纪🖼📀元秉持👨👨👧👧🛶质量＞规模的数👩👧👦🇮🇷据理念，不盲目🇪🇸🏉追求数据体量🤩，而是构建多🐎元化、高🇬🇬质量的数据体系🇩🇬。预训练现🦐在还是有一些卡点🈶的，比如说模型的😰😟选择上有很多种，🇹🇬🗓市面上有用VL🔝🇬🇺A+VLM的，也🇪🇷☺有世界模型👨💼🇯🇲的，还♨🥽有VLWAM⛄，就是VLM后🐧面再内嵌一个世👨🎓🥯界模型😡。
