（来源：上观新闻）
这提醒我们💫🛄，虽然😷精巧的训🈂练方法能够✂在很大👉程度上弥补规模的✔🐿不足，但在🇲🇫某些需要大量事㊙🚏实知识储备的任务🤪上，模型规模🇨🇿🍲仍然是一个👥重要因素😭。夏立雪认为，短🚎💏期内企业要📋👥做的，是🎁😓尽可能打通软硬📥件、连接不🚍🇸🇪同芯片和集群，😤把每一部分算力都🇹🇹🥘用在刀刃上，打造🔄🍂一个更高效的©🇲🇳Token工厂🔥；但中长🔺期看，基础🇸🇱🥿设施本身也要进🏓🤰化，未来真🌟🤘正面向A🧛♀️🐡gent时代📽的基础设施，将进🧜♀️🥂化为能够自我🥂🤭迭代的智能组🍆织，甚至由🥏AI担任C🍚EO自主🍯🙏管理计💥🍸算资源，即🍤面向智能体的👩🦰基础设施⏩。
十、开放性😊🔍与可复现性 研究⏪团队展现🚿🚍黑帮大佬和我的第365日未删减出了令人🈁赞赏的开放态度🦢，他们🇶🇦不仅发7️⃣布了最终的❓模型，🧑还公开了完整🇺🇲的训练数据集和详💗细的方🃏法论😐。
