（来源：上观新闻）
比如，色情🤟、暴力方面🐕的审核🛑，行业已经有🕉🍪丰富的识别能🇸🇴力，对一些不🇱🇦那么确定是否违规👨🛍的内容，会被召回🚓到人工审核🇮🇸队列，而对于高曝💔❓光的内容可能还会🧛♀️有“二次确📷👧定”“三次确定”🇲🇳🔠的过程🏙。我们还是很高兴能🎧🌎在这么大🥚的 MoE 模🐢🍃型上同时做好推理🇧🇴和 RL，并把一👒致性做到极🍵致🤔🛂。
而最让吴浩🔜触动的时刻🍩◾，往往在任务🥤成功之后🇲🇵。强化学习⚱🌤里，模型越大、t👨👨👧oken bud☕✨get🇨🇼（单次推‼👩🦳理可生🆔😄成的最大🔎🏗 token 数🚱量上限🇲🇽🇨🇨）越长，采样越🇮🇪🕟重，可能🇷🇼占到 70👦🌋% 以🥭上时间🇮🇷。
这可能类似🎡🌫从 Re🐩🐄sNet（残🌙差网络🈹，通过跨层🐦⁉捷径连接缓🛒解梯度消失问题🎃的经典视🐈🏦觉架构）到 D🇶🇦🆙ens👨👧eNet 的变化🌸👩👩👧👦。采样时降低位🤸♀️🇺🇾宽和显存读取压👩🍳力，对速度提升😟很明显🈁。
