（来源：上观新闻）
在知识密🏘集型任务和🦒某些代理©🇰🇳任务上，模型的🥌表现还📳🗿不如一些更💑🛩大规模🇮🇶的竞争对手🍝。所以，本质上低电🔖价的叙事3️⃣是在一个占比不🔷🏒到五分之🇲🇲🌊一的成🔹本项上进行📋优化，但🌆是如果算法📙🚝架构落后🤼♀️或者芯片🐃效率偏低，🌚🇹🇨乃至并👨❤️👨行优化不☑🐹到位，电价优🤝势会被瞬间🎯🌫抹平💓🚵♀️。高博士发现🗻🎭，谷歌🌦的 Tu😮rboQuant😙🗓 ，跟自👱♀️🚢己团队搞的 R🚤🤩aBitQ🌮 算法高度撞车，🐂底层都用🤾♀️了“随机🇵🇦旋转加⛰🏩JL变换”🌙。
前者已经上市，📱🔽股价对比🛐🇰🇾发行价上涨近5倍👩🦲🚺，市值🍟🇧🇾到了3000🥋亿港元左右🇦🇪⏱。自变量🍂自己也说得很🇳🇦清楚：「😻与58到🕜家的合作，让🇨🇫🐐我们获得了真实🤡宝贵的场景数据🇳🇫和用户🛶反馈，这🕘🛣将极大🙆加速机👨🔬🇳🇴器人能力的🍯🍟提升📋。同样的变🇲🇸化，还在硬件中，🦓不考虑硬件进🇹🇿步对模⚛🚿型支撑🚸🕢能力的飞🇸🇴🤷♀️跃，单独计算单🎦位价格实际算🙊🐻力的提升🙍♂️，也将极大的降🤸♀️🈲低硬件折🧬♈旧成本👹🧹，效果大🤟🇻🇮于电费的降低🇨🇱🇬🇾。
