（来源：上观新闻）
结果显示🗺🍄，NU🏤MINA👩👧👦🐲在所有测试模🧬型上的主体一致🗨性分数均与🧨原始模型持平或🏤略有提升，进一步🥫🚾说明NUM🤞🏉INA的纠🇻🇳⭕偏过程不会🇺🇲引入视觉上的闪烁🔶或不稳定🥓🤲。Feldman在🐪20VC节目中👩🚀给了一组具体🌝🙉数字：一个🎧70亿参数的模🔺💂♀️型，算不上巨大🗜🥁，每个权重16位🤧🚿，生成一个🎐词就需要🕶🐽从内存搬运约💥🇧🇮140GB的🏒数据，然后生成🍀📂下一个🍱词再搬一🐼次，再一次，🤩再一次🆙✨。你觉得呢我们🥍🇪🇸需要P🇺🇿🖊M吗？ 👻Romain：⚽🇬🇾我觉得这些🕒🇧🇩工具最让🇦🇸我惊叹的地🔤🇸🇽方在于，从我的角🇲🇴👳度来看，这甚至已🧻经不仅仅是需不🇹🇬👔需要P🥡M的事情了📦。
Cerebras🅾的方案是🔑：芯片大到能放🚽下44G📙🌜B的SRAM🛅🤒，容量问题👒解决了，同时保☀🇬🇺留SR🤯AM的速度优势🈹。你看，它已经👩🎤🧷根据代码和文件给🦢⏹出了一些思路，还🔛🇪🇬会主动问我要方🧷🤢向：是继⛔🔛续做刚才的阿👕➗尔忒弥斯相关功能🥟，还是🇱🇸先做稳定性😎优化、做🇹🇰个监控面🍕板？我们📎🔣就选稳🍊定性优🔭化吧♑。能玩消消乐，只🇱🇹是因为它🥟🇬🇲真的学会了🥚👡「看懂屏幕并操作🍡😚」这件事😷。这些基础组件之间👘有着大量的共享，🤳而且这种分层设计🔐😗也是经过🇰🇪🥫精心考量的🎬🚤。
同时他给出了一🛄🤴个100%确定的📶预测：三到🇧🇯五年内，行业对T🐑🧥ransf📴orme🍬r的依赖🚲📈会大幅降低🎠。他们从被动👨👦的信息接🇵🇦🇬🇸收者，转变为主✈动的内容生😊产者🇲🇴。这是一场硬仗🚷。我很确定在🥋未来很🇻🇨长一段时💿间内，我们的专🌺💬业知识对🐇😲于合作🇻🇳🍱的AI实🐂♾️验室来说依🤾♂️☪然不可或缺🙎。
