（来源：上观新闻）
Gate👨👦👦 是事后的、离🧻散的、基于人🕔🇦🇨工判断的♨。与前一♑🇧🇴阶段不🕝同，当🇫🇴前的芯片💂♀️🤹♂️短缺问题背⏬后有更多深层次的👛因素🙆🇺🇾。对于此前一直由🏋️♀️🛥对冲基金巨🙎♂️头幻方量化供养，📠并多次谢绝国内📯🎣主流 VC 与科🕶🇸🇸技巨头🐣🗃邀约的 Deep❣Seek👪🗻 而言👿🦂，这无疑是一次📞🥕极具风向标意🏬义的战略转弯☠。针对这一问题，研🤼♀️究团队发现了一个🧢关键事实🐁：LLM 🇲🇺对于小段代🏛🇯🇵码的执🏺💌行结果预测😦极其精准🥖。
ER 1.◻👓6强化🎾了多视🤐角推理，机器🥗🥯人通常有🕠多个摄像头，头顶🆗久热6这里只有精品视频一个、手腕一个⛳，系统🤭✝需要把这些视角合💵💞并成一个连贯的🍄🎖判断🇸🇴。这不是预测，🤔🏴是倒逼🧁🏀。从视觉到👻🇦🇪具身 🇹🇱感知之后，苏昊🇲🇲🧗♀️的下一个🥃问题是，能不能⏺🇰🇷把具体的感知🇧🇩算法整合进一个更👨👨👧🌴大的系统？ 这一🗻思考，驱🚼😤动他从计算机视觉⏭迁移到机器人研🌲🥅究🔂。与此同时，⛵🏄芯片领域的投资却😸◻一直低迷🦶。
