（来源：上观新闻）
其实严格来🐨🏴☠️说，CPU🐲 从来没离☢🕵️♀️开过 AI☂📌。这一代模型想⛄🤾♂️进步，越⛎👨💼来越依赖 RL😀🎀，也就是强化学🕖🐋习的功劳🇲🇹🇧🇭。而最重要🐠的是，我们有合适🌱🧛♂️的领导者随Ⓜ💏时准备接任💁。（二）从QIR🤽♂️🎐到LLVM/ML🍿💙IR：🎱统一I⚫🚘R的探索与瓶颈 🧲🇧🇿针对上述🧒问题，🇬🇫🚥学术界和🇨🇳⏬产业界🍇🔦围绕统一中间🥑表示（IR）👨👧👧的技术🍒路线开展👫🥢了系统研究，并🦡🇹🇲逐步形成以统🦡一 IR🥼 为核🐶🇵🇾心的设🇲🇵🥋计趋势：通过构建🗯跨前端与后🌅端可扩展的表🏳️🌈示（如 Q📝IR），搭建🇨🇻统一的量子编译框🏣架📁🌂。
但这种模式，🦑几乎没人能🇬🇲☸复制👘。技术报告显示👇，在10🎸0万T🚷oken的上🖥下文设置下，与🌉DeepSe🧼👸ek-V3.2🇱🇷😞相比，🍩🏟Deep☢🇳🇱Seek-V🧟♀️🇮🇸4-Pro🚻仅需27%⏭的单T🇸🇪oken推理FL🌡OPs（浮点🤷♂️🐯运算数）和1😺0%的KV缓存🌒。其具有成本低、控🅱制简单等特🦆性，广泛用于🥘🇰🇿雕刻机💉、医疗设备、✴3D打印等中低负💟💾载自动化🔶🔭场景👨🦱。
