（来源：上观新闻）
算力的消耗集中在🌦训练阶段，🏇🥑推理阶段的成🚓久久毛爱久久本相对可✈☎控😑🔨。前者是知🍇🐠识，后者🤵🆎是能力☯🇱🇧”👊🇸🇷。如果行业不能🏕🤓主动补上这张🛰🍢配料表，用🇧🇻◽户要求的就🍞不会只是更强的模💯型，而7️⃣是监管和消费者保🇧🇭🇻🇨护💘🕊。
那时正逢Dee🧳❗pSeek初芒乍⏪♎现🗿🔰。MiniMa🐠🌊x M2.7🛃🇮🇸 的优化方向正📓🌄是在这些😃🔓维度上发力🍮。能力正从隐🎭藏的权重、有🦋限的上下文，一9️⃣😟路向外迁📻移到记忆、技能🤑🇮🇶、协议与🇵🇦🥡Har📝ness之中🇬🇾🔩。
架构层👨🍳：V-⌛🥧JEPA2 是 🏊♀️😭Meta 的外🕌🧩部依赖，后续 l🆖👚icen🚶♀️🔝se 或9️⃣🕎路线漂移有💝🤼♂️传导风险🧼⏸；ViT-L（🌂🚵300M）仍偏大🦴，对纯 Io🥀💋T 摄像头📉↖只能选 Flas🇲🇾h-Lite 且🤰🇲🇹依赖 CPU👢🇵🇪/GPU 混合🗃，无法完全跑🐩久久毛爱久久在低功耗💩 NP🚣♀️U 上🇪🇹🚏。
