（+微:hywyysxs）
用t-SNE可视🕵️♀️化（一种把高🔫维数据压缩成🌆二维图来直观展示🚙🚑的技术）🏡😏来看，机器👩👧👧👳人数据形🔊成的那🚚几个簇，与V🌉⏪LM数🦏据的主要区域🚀几乎不重叠，只🌬🏍有极少数V🕚LM样本🚓😶漂浮在靠近机器🦞🍿人数据的边缘🇩🇪🥎地带🔥💔。要知道这♓🇭🇳种深色风很容🍬易翻车，一不小🦡🧂心就变电商ban🇬🇮ner，但这🧖♀️👨🏫次还挺稳的——该🇦🇴🦊黑的黑，该空的空😣，看着舒服🤔。你的产🤴🦂品 roa💡⛽dmap 是什么👩🦳？未来的测试🦔需求会📣👩👧👧有哪些变化🛳？提前与供应商🐲沟通，让他们🗃有时间准备，而不🐀是等到需要了🌙🐋再提需求🇦🇷。
目前的实验只是🍶🇫🇴验证了"时序扩展🙇🚻路由是可以➗☀学习的，🥺并且损📎😄失是可接受的⛸🇳🇵"，但🧫🇸🇦并没有真正构🇦🇲♐建一个端到端的📣🆑、能够真正省钱省🇨🇴🇾🇪时的推🥟理系统😕🚫。这种典型的😙商业包装逻辑，🇧🇧🙁放在V4身上，🚐📆看偏了8️⃣。Anthro🥴🤾♀️pico🐂 一直刻意避📀免依赖任何单一芯🌻片供应商，其 🤓🥉捐卵试管Claude🐔 超级计算机分🤭别使用🤟英伟达 🍌🇱🇺GPU、亚马🐉📮逊的 T🆔rain🏤ium 处理器🚙🧧（通过 Pro🐟ject R📧ain👂ier 项目）🧁🦠以及谷歌的🍿 TP🇨🇷U 运🧟♀️行🍦。
