（来源：上观新闻）
作者的解👩⚕️释是，小模型在领🦹♀️域 SSL 阶👨👩👧👧🌌段从一开始就把表🙉征对齐到⛅"驾驶相关区域"▶🔝，而 ViT-🛵L 是从通⛴用视频🇵🇦🎴预训练继承过来，😓🤜需要同时适🎷🖋应表征🔑分布和学习碰撞线🎂🦸♀️索，注意力➡⏩因此更弥散👨🌾。比如用户问AI“🌲今天天气怎么🔯◀样”，AI🔘做出回🍏应大概就要消耗📸🗨几十个Toke⚽❎n；让AI做一个🌂🥓PPT，可能需要🚸😔数千个Toke💎🧣n；一句话让🇷🇪📷智能体帮你下单🇸🇸🏴一杯奶茶🤖，可能要消耗🇷🇴🇲🇬上万甚至数十万📊Toke⤴🌤n……简单来☑说，我们👨🎓🇺🇸可以把Token⛵理解为AI的“🇫🇲工作量”，🏰🤽♀️你让AI干的事🧚♀️越复杂，消耗的T🕉⏸oken就越多🏆。
你看到的推理🙆🙆过程，和模型😎实际消耗的推理资🐜🌰源，已经👫不是同一个东🎆西🥳💼。比如用户🤯🆓问AI“今👩❤️💋👩天天气怎么🇦🇪样”，AI做出🧖♂️回应大概就要🕹🕳消耗几十个T🇱🇸🇲🇿oken；让AI🦑🤵做一个P🔶PT，可能需要数🇬🇦🇳🇫千个Token；2️⃣一句话让智能↖体帮你🌰📛下单一杯🇺🇾🚵奶茶，可能🥃要消耗🥓上万甚至数十万👩👧👧🎒Token……🈲🛌简单来说，我们☘🗿可以把To🐳🔢ken理解🇱🇦🤳为AI的“工作量🔊”，你让A🏣I干的事越复杂，🇹🇩👩👧👧消耗的Token👩🏫👎就越多🧿。图为魔法原子🇳🇬➖展位🇧🇷。
