（来源：上观新闻）
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两种情境，推出📦🏴☠️两套不同的答案😢。这说明中🈂间训练带来的不🇺🇦🚅是一个🇰🇷🇵🇭一次性的"开🌔局优势"🔈🌴，而是对模型🇼🇫🦊内部表示🏑🖊的根本性改🤸♂️善，这种改善👨❤️👨在整个后续学习过🥓程中都在发挥作👨✈️👩👦👦用➕。一个能力略逊但效👨🦲率高 3 倍的⛅模型，在😦☹规模化场👩🌾景下可能比“最👦强但最费🥂”的模型🏪更有经🇨🇼济价值🤡。
发现二：同一⌚📁个 Bug，跑✔两次，花费能差一👩🏭倍——而且🤪🇩🇪越贵的📰📩 Bug 越不稳🤷♀️定 更让🔚人头疼🇽🇰的是随机🌹🥟性🇧🇬。这篇论文给出了🇸🇸第三个同等重要📡🇲🇦的维度🍨✡：能效（花多少😍才能干成）🇻🇮。更有力的🏔驱动应该还🤾♀️🐡是工程约🏓束本身，🚗seo与sem的区别是什么上下文有↖硬上限，🇬🇵🇿🇦长时间⚫运行会↕导致噪音累积，🍠👩👩👦👦在线整理也🇮🇩🎅会污染主👛线程的推🅿🕧理🛰。
