（来源：上观新闻）
更让Open🐂✳AI难堪🇬🇼的是一组数🐑据：79%🚲🇸🇮的付费🍋💂企业同时使用Op🚧🦅enAI和C👁️🗨️laud🧘♀️📅e，但迁🌂移方向是单向👋的——从Op⏲enAI迁到Cl🌾aud🚗📵e😪。论文作🧢😬者投稿 智猩猩A🍐♏I整理 随着大语🏳🚫言模型后🔥训练（P🇺🇿🤽♂️ost-🧑🇲🇬train👯ing）🏡技术的发展，♉🇬🇳强化学习（🐦RL）🎀😓在提升模型复杂推🇳🇺理能力🏸上的表现备受🇸🇨📷瞩目🚣♀️🖋。
（二）从QIR🎾😇到LL🧛♂️🥋VM/MLIR🌖：统一💬IR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 🇻🇦🛣QIR），🌟搭建统一的🥢🚢量子编译🇸🇬框架🔩🕺。
所以这其🦸♀️实是一个生存问🔃🧞♂️题：如果🧳🇨🇱我不用🙆♂️ AI，别人会用🏣🇫🇯，然后打败我👦☣。实际上，大部🇬🇮🇬🇷分消费者🌾👞在订单完成后🏖🕎给的差评🌊，后续是很难🏝🌭主动再去翻出来看🌫✍的😜🔤。当然，凡事都💨🦒有两面🇷🇼🧮。谷歌打🇻🇮了翻身仗的成功之📬🛩处，就在🚷于将自研芯片📍🇹🇳TPU v7和自🇦🇲🇲🇸研模型Gemi🆖🎃ni 3实🏂❓现了全栈式的👨🎤👩🦳能力打通🍻🌔。
