（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🍡。从技术🇬🇵发展的角度来⚜🥵看，WALAR🥀🇬🇭方法为整🇦🇫🔑个AI翻译领域🇪🇹◀提供了新的研究方🗯向👨🎤🌴。
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🇲🇰泰剧铁石心肠上，打🙀✌造一个更高🤠🇱🇮效的T🎲🌱oken工🐯厂；但中长期看，◻⏺基础设施本🔲泰剧铁石心肠身也要进化🈁，未来真正面向🇬🇱Agen🇬🇼🔞t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↩。
