（来源：上观新闻）
在Dee💠pSe🕜ekV4的技术5️⃣🇺🇿报告里，华为昇🦷腾NPU（🕒神经网络处❓🍋理器）和英伟达🚐GPU（图形处理💪器）同⚰♦时出现在适配👸😈方案中📢👇。其中，🇮🇩🇫🇯海光信息做芯片😙🇵🇹（CPU🦗和DCU加速🇮🇸卡），中科曙光🤽♂️🌬做服务器，两👆家公司既有股权关🈲联也在长期协同🔹。长上下文、🐽极致低激活比🇨🇴🧯例、低↙🇹🇫单 token🌏 成本📰🍑这个组合🇲🇶，无论从🧷架构层面还🚎🇴🇲是基础设😲施层面看可🐆🤦♂️能都是 V4 🇰🇪的持久遗👚产👵💎。能否先简单解释💌🐄一下，🇧🇸优化器在🇳🇫大模型训🦴练里起😸什么作用？Muo🌱😰n 相比 Ada🍿📣mW 🔥的核心优🐓📤势是什么？ 刘🎈🧷益枫：一😜般深度学🥶👥习网络的训练♑🌤过程，就是☯让模型通过损失🇲🇬函数的梯度下🇬🇳🚵降信号不断🌕更新权重🎂，当权重更新到🐰👠一个状态，模型💺能稳定达成🎭🙄设计目标了（比如🥘预测），🚸🇮🇷就是训完了，🚯🧱得到了稳定的📁🍋权重🍜🏖。
如果不具备行💇🔶业经验，⏭👨👧你制作的🐉东西将难以🇲🇼被他人接受⚗👝。微软尝试在不改变🦄🏺核心功能的情况📋👮♀️下，进行现代🎞化改造🕎。如果不具备🏦行业经验🚴📥，你制作的东西将✔🚝难以被他人🏐😸接受🇧🇴。以陈先生的案例🌲⛺为例，他的订单🇨🇺属于定制工作流：🏝🏏监控指😙定的公众号，调用🚜↘AI做筛选🦎和总结，⁉每日定时推🎩✉送，并搭◼建一个可对话🧟♂️🔫查询的知识库🇻🇨。“AI 😛时代真正有竞争力🚲♣的，是那些能🇺🇳够掌握前沿AI工🚏💕具、理解AI技术🔃发展，并👬⛓把 AI 能🌜🇬🇹力转化为🥌🎹实际生产力的人才✒。
