（来源：上观新闻）
实现训推带宽提升🇬🇺2倍以上、🌠推理T🌰TFT降🇪🇸低97👨🏭%，大幅🖐🕊提升G🍏PU利用🇬🇱🎷率，解🙂♒决大模型IO🧪🧧瓶颈🇪🇺🙆♂️。市场在用脚投票，🆖😓资本也没闲着🎀。就像一个已🐸经掌握基本🍀礼仪的🧞♂️孩子开始🥛🧼学习如何在不同☄👩⚕️场合应用这些规矩⛑🗒一样，模型😦在这个阶段➡学会了在科学、♾️技术、工程和数学🇸🇮👿等不同🛄🙋♂️领域中灵活运用💴👁️🗨️已掌握的基🤰🗼础能力⬜。第二重陷👨👩👧👧⛩阱：交付成本🏹高企，规模不经🙆♠济🇬🇬🏴。
他指出，🔭🇲🇻算力是Tok🇱🇺🤷♂️en的生产基😺🇲🇫础，推理🦍算力更🐶🧾是支撑Tok🚷en消耗的关键🇮🇪，而Token的🚾🧰爆发又将💱倒逼算力🇬🇶升级🃏。多领域🦅↗强化学🕳习阶段涵🎧🐧盖了科🇱🇾学、技术👱、工程、🤦♂️👖数学等多个领域🕐🖕，但研究团队发现🇰🇭这些领🇯🇪域的训练任务🇲🇨♠在响应长度🏃和验证时间上比较💟🎥相似，因此🚑🦜可以放在一起🦕训练，既提高😓了效率🇫🇮又避免了技能冲📚📥突👩🦳。
