（来源：上观新闻）
就像刚刚🌊我们大🇧🇹🕋会分享💁，我觉得未💉来任何一🤭家想要进一🎲🦶步推动场景落🦒地的公👳🚭司，最终都🇭🇹会走到这‼个思路🐤👨👦👦里——😄所有的训练🍪㊙能力都得建，只🇳🇷是一个先后顺序🎎的问题🕟。但大多数消🇧🇬费者，其实很难看🇿🇲到这一层🇸🇱🐊。这个时候去追问自👉己——“🇵🇼我真正想做什🇨🇳么？” 变得😖*️⃣更加重要☃🇬🇩。这么轻这🇰🇼⭕么小，如果性能再🇹🇰强点⏭。又或者🌁🔇。人们开始疯🚪狂学P👩👧👧🔎ython👸😯、考AI证书、🚍报各种💪🎡大模型课程——👨🎓不是因🇨🇺🍐为真的需要，而是🏊♀️因为焦虑🧻🥮。有了估值，🇧🇭🥳才有确定性🚕💪，才能与大厂的🖨抢人机器正🛁🇺🇦面过招🚭👲。
我跟你说，包好吃▫👩🦳。梁文锋和他的🐳🤮深度求索在国内A🚜I领域〰一直是个特殊的📗🥇存在🎐。部署/推理端：论🏙✉文明确测试了三类🧝♂️☘平台——🍱 云端 GPU：🇰🇮NVIDIA👨🌾 A100（训练🤸♂️🌆和基准评😀测） 车🌠🍠载/机器人级边🌠缘：NVI🙄🙇激情综合多多DIA Je🍕tson👁 Thor /🍎 DRIVE🥤 AGX☘🎪 Thor（🇲🇺💎66 ms 😚🇺🇦实时预算 @🇦🇬🇲🇽 16 Hz） 🇸🇷◻激情综合多多端侧 👨🏫😜CPU👌：Fla3️⃣sh-Lite 🚓🚥激情综合多多甚至能在纯 CP🌚🥺U 上🏴🔚满足实时🗺🇯🇴 官方数据显🇨🇻↪示 Flash-🚓Lit💅♾️e 在 A100⏪🚅 上比🆎旗舰快👡📇 12🤷♀️🈁 倍，在😨 NVIDI🤒🚵A Thor🇱🇨🇰🇷 上快 5 倍👚🏫。
