（来源：上观新闻）
问题是一😡开始你不知🎨道哪3本👨👩👧💰最重要，而💺👢稀疏化（s⬆parsity）🌓、Dro⚓pout以及😀混合专家模型（⏬MoE）等技术，⛈🗝正在尝试解决👩🔬这个"选书"🏪的问题🐽🎈。图为刘先生收到的🤸♂️蛋糕照片🇧🇿。AI训练集群🈚面临的核心矛🕶🎦盾，是🌤⬇GPU的🇱🇻🇹🇬算力增⬆长速度远快于🇭🇰内存带宽的🇩🇯提升，这被称🦛🛢为内存墙🔻🦋。经过近🥞十年的🚶♀️💻拓展，公🕣🎦司完成🍰了在智能物联🥪🍃AIoT🤼♂️📩领域的业务布局，👭已经取得了一些成💯效◽🥁。过去需要三🇸🇭个月完成的工😧🔲作，现🏯🔌在两天就可以🎢完成，效✝率提升🇮🇳🦘显著，但🎪🇰🇳工作强度也随🇿🇦🔊之提高🇧🇴👥。
这种做🏒法有一个技术上的🦸♂️挑战：当🐽一套为M码身材设⛱🇬🇲计的裁剪图样要🤡🇰🇾被套到XS码或😳◽3XL码的身体上🗓🍞时，软件里的🇧🇱👒"初始框架🇵🇼"（用🔓🦃来确定🔴😠衣服各部😍分从哪⏲🇨🇼里开始展开🇬🇭的参照系）和新的🧯人体模型位置会对🌇不上，导致仿💒*️⃣真失败☮💲，就好🇲🇼像你要把一件🅿🇨🇾为成年人设计的外😘套用来包裹👩👩👦一个小孩，外套的♨🇵🇳肩部框架和小✝🚘孩的肩🏟🇰🇪膀根本不在👲🍻同一个位置🇸🇾⚔。这说明一件事🤾♂️，模型👨🦲🚜爆红可以带来巨大🇸🇴的第一波流量，长🤼♂️期用户👌🦊规模要靠🇨🇿🦟产品、场景、⛈🕡运营和生态入口留🇳🇴住🏖🛍。
