（来源：上观新闻）
杨大卫博士毕业于😾☘复旦大🇲🇭学电子与信息专业🌃🦂，曾就职于英💮🍃国ARM、🕤地平线⬇等国内外知名🇩🇿🚆芯片设计公司，也🇨🇵是业界🤙📍较早探索大语🍰🤥超凡蜘蛛二免谷歌言模型🇲🇺◽量化压缩和🛷端侧部😺🙅署的研究💪者🥉👨🦳。目前多数低👟空遥感企业🎄🇦🇺的数据👨👨👧👧⁉及解决方🛌🕌案服务营收占比仍🇸🇴相对有限，这也意📟味着，这🎃🏹一赛道的🔥商业模式🥴正在经历从交付👧🤯转向服😷👨🦲务的窗口期👩👩👦。你拿到的是一☔🎑个没有说明🇸🇳书的东西，它🇰🇪🌰在某些情况下🐖🚍好用，🇨🇻🚖在某些情况🥘👩🏫下不好用，你需↖要去探索🇲🇺🇫🇴它↕。
我想，每个🧛♀️⛄人都在思考🧠📓这样一个问🔓题：如何把需要完👹成的工作流分解成👡🧶对世界🇱🇦的感知和对世界的🦎执行？如💙何让一切对智🤾♂️能体友好？基🌡🔳本上就是：🤴⛔首先面向智能体🇺🇳描述它👨👨👦👦🔸，围绕⤴对LLM高度可👨👧👦读的数据结👨👧👦🍟构构建大量自🐈🇵🇫动化🏮🏟。谁拥有更多GPU🧜♂️🥏，谁就更接近模型🕡🔊能力上限，🇩🇰🇧🇫谁能搭起更🌶🚉大训练集群，➿📸超凡蜘蛛二免谷歌谁就更像拿到🍘了下一代AI的门💝票🇭🇲🐻。Steph🍱anie Zha🍷n：你🇻🇦🇭🇲谈论了⛷🚇很多关于将 🇸🇻LLM 🇬🇳视为新计算机的🧑🧐观点，即🉑它不仅仅是更好🇸🇯的软件，而🙇🦉是一种全新的计🥿📍算范式👀。这个结构说明两😭🌊件事：第🏡一，A◼🕛lph🌭✈abet🔰🥠 仍然主🛫🤝要靠广告和搜索🕒🛢赚钱；第二，它已🔘经在广告之🇵🇸🧚♂️外，做出😀🦵了一个增速更🇱🇸快、利🥙润率也在快👶速抬升的云业务📸。
