（来源：上观新闻）
说出来怕你不信🇫🇷🇱🇦。完整巡天数🚭☯据集有🇸🇸🧂望对相关结🏑论进行🚵更高精度👩🚒验证👘。幻方的利👩👧👦润能在过去两年承♎💥担这个成本，是因🉑为Ch👨👩👧👦atbot时😩代的试错代价👨💻🇬🇵还在可控范围内🥄🤧。部署/推🏹理端：论🌯🛃文明确测试了三🚊🦙类平台—— 云端🇨🇨🇮🇴 GPU：N👟VIDIA A😹🇬🇱100（训练和基🇲🇹准评测） 🏋😿车载/机器人🧕💆级边缘：🖖NVIDIA J↘🗯etson 🇵🇭Thor / D🔕RIV🧔〰E AGX T😢🧘♀️hor（66 m☘s 实时预算 🈶@ 16 ♈🥾Hz） 端🐁侧 CP🍫U：Flas🗑🇦🇶h-L🛣🎥ite➕ 甚至能在✝纯 CPU 🇻🇪🤥上满足实🧮📜时 官方数📚据显示🐣 Flash⌚-Li🇦🇩🌇te 在 A10🧽🈴0 上比旗舰快🇵🇹🈶 12 倍，🍝🇱🇧在 NVI😀🧕DIA T🏹hor 上快 5📰😂 倍🧶。
这三个😕案例有一个共🇨🇫📅同点：AI放大😄🍀了他们👨🍳🎗原有的优势，而这🗂些优势与智商无关🥰👐，与经验、判断☠、人性理解高度相🇧🇿☕关🥛。七 改变与不能🙂🇧🇬改变的 当然💇🎣，还有一个🏏🛬问题需📘要审视🧀🈹：融资🦏📇如果发🌊生，是否🌼🇵🇭会改变Dee🔵💜pSe👶🦉ek既定🇬🇭的前沿研究定位😬🗺与AGI目标？🇵🇪🐚 这绝非一个🔃可轻描淡写⚗的问题👰。
海外社🔮✨区为什么☃👨👨👧👦选择了 M🇧🇩🦈iniM🦢ax？ 😢海外社区的🛂👾选择，从另一个维度验证了🇮🇹这条路径📔。Ant🤵hropic🇱🇮👨👩👦👦宣称，尽管新模型📿🔲并未为🐚💻了安全而💬生，但它挖🇰🇳🎉掘与利用漏洞的🈂🧷效率约为前代模型🕳的十倍🧤。
