（来源：上观新闻）
我比较熟悉的🕜🍞是 QAT 😂👨量化感知训练（训👨👩👧👦👋练时模🇮🇲拟量化误差以适应4️⃣🇧🇷低精度部🐮署）🇦🇴❇。古希腊人🛒称之为🇱🇨📒“phr🔱onesis”（0️⃣明智），它超越💦了单纯的技艺或🖥👩🏫理论智慧💂🌜，强调在🎿具体情境中平💿🇨🇫衡长远☃后果、道德考量与🇯🇵🍼实践审🧑慎的能力🏹。整个行业从🐝✌去年年👨🎓中开始就有这个转🇧🇼向：做事⏭🌏和完成任务📊比 “答得🧯🇹🇲对” 更重要🚹🎍。基座基本都👨🎨是 MLA，优化⛑📺器也类似，之前大🌧家用 AdamW🦊🔷 或者 AMS🐷Grad（Ad🦴am 的一个💅🛳变体，通过保✏🆑留历史二阶矩估🥠🇸🇧计的逐元素最❓🍊大值，🍶限制自适应学习率🕯🐿波动，♣从而改善收🥚🍨敛稳定📠🕑性），现在陆续👨👧👦转向 Muon💛🔑 或基于 Muo🚅🚵n 微调👨👧🇹🇷。优秀的应对方🇲🇽🔲式，不是死守这些👨👨👧👦🏑生物学遗产，而🐎是承认自身的🉐有限理性，并主🌝⛱动借助外部认知😂⛰工具来弥补🇦🇸🎞。
所以可以看到🔦，Kimi 的🃏🛤 K2 只🔹在数据并行（d👑🇧🇩ata 🥧👔par🇵🇪📹alle🇩🇿🐟lis🧼m）层面🤪做切分，没有在张▪量并行上🔅😳做切分🍔👨🔬。脉脉发布的🛁人才报告👚🗽也从行业维度印证😅📞了这一点🇹🇻💆♂️。一句“非常非常烂🚏🔑”的情绪宣言，📺🚯的确能够引爆大家🥂⚫的情绪，🎡🔝唯独这一事件👛🆓中，网友真正关注🎵的“产品质👨👨👦🇵🇭量”“流量机😩🇭🇲制”缺席了🖋🈂。而在双⏯💂方的平行诉讼中，🍰🐵德国慕尼黑、法兰🆚🐍克福法院在测🌰算FRAND🇧🇶👨👩👦👦费率时均采🅰用了Top🏴-down🌹🐗。
