（来源：上观新闻）
后现代主义留㊗🕖下的“😤共识危机”，构👁成了AI时⚫🍉代哲学思🚫考的直接背景🧵🗨。带来的挑战🕢是：先前的算子👨👨👧👧🇱🇨对于 m🔄HC 不🌺够高效📢⛳，我们需3️⃣要为 m🇫🇷🏧HC 单独写一些⛈📿新的 kerne🍠l（算🌰🤕子核，可以简🛤单理解为直💂♀️🇺🇸接给 GPU🤟 发的指♐令代码💓👨🎤，告诉芯片🌦🌫底层怎么做基础💖📢运算）💼👨👨👦👦。合规节奏追不🤸♂️上模型迭🌕💱代速度，🐜工具建设者和🥜🌅业务开发者的认知🍺😏之间存在断🇧🇴层——基础😴🧐泛目录教程架构团队评测用 🎚🏹Huma📢🥭nEv⚙📗al 和7️⃣ MBPP，🇳🇱不是“能不能👲🇦🇱理解我们存储过程🇦🇹🐓里的隐✌规则“🐑。
晚点：R1😋📣 当时爆火🗓🛬的另一个原因是，⛎它以开源方式验证🇨🇺了测试时扩🇹🇯展（test-💸🚈time sca🇧🇭ling）的新范🦛🏩式💐🍮。这些模型可🍞🕟能是很赚🇲🇫钱🚳🖖。那如果 🍼TileLang🗡 这类🚒📱开源生态越来8️⃣越繁荣，和 🦹♂️🤥CUDA 长期🙂🇨🇽会是怎样的🇲🇺关系？是💶👙更丰富 CUDA➗ 的生态还是形🦘成竞争🕤⛲？ 赵晨阳👨🚒⚡：很难🏌️♀️🏟说🤚。
