（来源：上观新闻）
江一提到，早🌴📨期Deep🏂🕟See😷🕰k训练成本相🇬🇩对低，是🍬因为团队在模型👀♠结构、工🐁程效率📊和蒸馏等🚠🍁方法上🚟👣做得足🥁够极致🤽♀️。Feld🏊🇦🇿man反问：☄🔔"蒸馏说白了就是🉐🇲🇿提炼精华🏙，你觉💳得提炼精华有错🇵🇸？VC每🧪天干的就是这🇻🇺🚈件事，读一百份⏰🛅材料，抓出最关💯键的三🧙♀️句话🕞🏬。我们拥有成熟🕔的To C消费品🛌👩✈️评估体系，具体🇪🇨会分三个层面🤹♂️🈺操作： 🍎🔋首先，针对不🥏同硬件，我们前📃🙅期会针对目🔚🔠标人群🇯🇲📉的核心场景去规🇬🇺👨🔬划功能，并通🧛♂️🐐过用户🇲🇶共创、以及后🚠调（如用📉🕳户满意🇹🇲✅度）来做验证🐑🛵。
如果芯片太多，✉👊放到数据中心里就🥓🥑行⬜🚭。不过，判断力作🖤为新的🚍角色边界基础🇱🇹🛂，本身也是模糊🏧🤵的、难以🈲🍑度量的🐪。英伟达🕺😍在GTC 202😿3️⃣6上引用Sem🛩🇦🇲iAnalysi💁♂️s发布的In🍃🔉feren🇱🇨🧁ceMAX📶🇱🇰基准测试，展示🧽Blackwel🇮🇩🔦l B2004️⃣🐘在Llama 3🐟🇨🇲.3 70B🔷⬅上达到每GP🇱🇷U 1000🇧🇼0 toke🙎♂️n/秒的吞🎄吐量🌟。” 他坦言：👴“我做不了这个🇦🇸。他在Art🦙☺isanal🏭🇲🇫 Podcas🧜♂️🇳🇴t中说："👨🚒在70年的🗞🏈计算机历史里👲◻，从冯·诺伊曼😝开始，这🐉🤵件事被无数人尝🐱🐳试过，没有一个💒人成功🥵。
