（+微:hywyysxs）
在3月初🇬🇱向Lum🐨entum😊💗（LITE）与🇵🇾Cohere🇬🇼nt（COH🌨🚮R）各投入20📘云南双包胎生亿美元锁定底🥝👴层光芯片产能😝后，英伟达于👨👧✏本周再5️⃣次宣布斥🙋♂️资20亿美元投资🇸🇿💛光通信巨头M🎸🥑arvell🗣。研究团💽🇲🇺队确实做了这个实🐂🛡验：他们取来了🔬当前流行的两款大🕷🇦🇩模型——Qw👸💻en2-V🤶L和Inte👨👩👧👦rnVL2的🚻🦎小尺寸版本🐈（分别是1🛅0亿和20📲亿参数🗒🕉规模），用同😭🧷样的训练数据🛴♊对它们进行微调🛋⏭，期待它们在🔚缩小后☔依然能胜任GU👷♀️🇵🇹I定位任务💻⏰。
成本压力🐭😾：光子测试的降🇵🇲🈺本之路 不过，客🚼🏀户不会永远容忍🇱🇺👩✈️高成本💂。物料搬运、👧♊夹具设计、光纤🔷对接，每个环🚡节都要重新考虑⚙🥼。很多公司有技术🧁，但没有✏📫这种工程交付🇲🇽0️⃣云南双包胎生能力😥🌅。毕竟，风🧞♂️🕑扇对于消费者而言🉐，就是夏日🔋📙解暑的必须🇸🇩🥾品，不管咋样该👭⏮买还得买🔖🚖。我的第二个大观🇱🇧点是，为了🇬🇱🕯让 AI 🇸🇧🛷完成理解、推理🐇、规划、使用♊🕝工具并采取行😽动，相比生成式 🌝🐴AI，它需要的计📄🇦🇿算量大约是后🚂❓者的 1000🧣 倍🏏📰。
RWM-AR（⛪🇱🇦自回归训练🍯版本）在所有任务🐽👨👨👧👦上的误🛥🚩差都是最低的，🙅♂️平均误差🌮在2到12🍠之间🇳🇿🤵。有业内人士直言🦘，“令人尴尬🔕的短信、原📌始的日记🖍、围绕Ope☪🕞nAI创立和发🤢展的幕🚐🔌后算计，🇹🇨预计都会被翻出🗿来🌳🎉。金额很大，但我🧵🤚不介意😄。你可以把🍽💼他的说法套用🍽👧到历史上很多情况💶，那些灾难之🏓所以没🎯🗡有发生，正是因3️⃣为大量优秀的🌼🇪🇨人非常努力地在阻🔒⬅止它们🐛™。
