（来源：上观新闻）
乘用车面临的环境⚠通常是结构化的：🚵♀️🎁有规整的车🏜💾道线和室外R♏🇩🇲TK，算法可通过🇳🇨🌡海量数据🔟学习识别🇦🇼车道，并💰借助高精地图与😟多传感器🧚♂️🤣融合进行辅助定⚱🧡位🥬🚎。我们在Bed🎉rock上已有大🐐◀量基于An🧵thropic、🔭🇧🇴Llama、M➖🔬istral💆等模型的A🇧🇭👩🚀I工作负载😴📌。
能一边看懂☕🥤图片、一🈯边画出设计稿，🇰🇭还能把推🧪🐑理和叙事😐揉在一起🇬🇲⏩，生成图文🔆交错的🌖长内容🌰，效率一下拉高⁉。比如，针对⭕混合注🙈意力机制，⛹CANN 🏌️♀️🗂提供了📰 Sp🚩♊ars🇰🇭🚥e At💚🍙ten🐊tion 📘📌Shared K🇦🇺🇫🇯V 融合算子，支🌱持多种注意力计算🐊，同时开🧖♂️🥝发了不🕺🇬🇳同倍率 💣🌶KV Ca🕜che🇦🇺 压缩的🥀 Compres🈵sor 算子，以👩👩👧🌝及支持 KV 🔘Cac🇰🇵😠he 更🧨👨👦新的相🤭关算子🈵。
