（来源：上观新闻）
推理是不带参数🦒回传的前🇧🇪🎅向传播，强🥚🕸化学习则重在🌴®采样，采样🕑🇧🇷后做参数回传♋🎴。他们都有权进行上🚓诉🇽🇰🚣♀️。晚点：mHC 对🇺🇳🇪🇭推理框架的👩🍳影响是什么？ 🍉👘赵晨阳：🏝😳mHC 把简😳单添加残差这件事🌃🇷🇪变成了一个需要🎎混合 G🤸♂️👨👨👦👦EMM（通用矩阵🚦乘法，深度学🖼习中最核心、🎟最密集的数学🇪🇨操作）🇦🇺和 S🛋inkhor✈n 归一🦐化的复🔮杂操作📹。
可以想✨见 RLH🇳🇴F、R🇱🇸LAIF🚦🧭（基于 AI 🇰🇿反馈的强化学🇭🇺习，用 🎸😆AI 🦹♂️生成的🦝评价或偏🏸好信号🥥来训练、对齐模🧙♀️型）这些对🥟齐方法经过几年❕积累，已🏅经形成很强的数😼✈据闭环😿🐫。和昇腾走自研架构👩💼不同，海🚛🗿光信息走x🔉⏸86兼容路📡🔍线，开发者从英6️⃣伟达CUDA😎生态迁移🛏过来的🔖🛤成本更低，两🏗🇨🇽者形成了差异化😖互补🌑。
