（来源：上观新闻）
CEO And🏏📡rew ♌📃Feldman曾🍏📁声称推理速度比英🚿⛎伟达的G🎩🌅PU快数十倍🇦🇱🆕。这是英伟达的核🔏➿心优势🦝🐄。实验结果🇪🇬🇫🇴显示，在🇧🇲CogVide🚨oX-5🤨🧁B上，原始🇳🇵模型计数准🐭确率40.2%，⏸🇹🇬种子搜索提↔升2.5个百🎍🌴分点，提示🏡📒词增强🔧提升2🇳🇨🎌.3个百分点👛，而NUMI💥🇦🇿NA提升4.2个🇧🇹百分点达到44🙍♂️🚆.4%🆚🤭，同时时间一致💋🌆性和CLIP分数🏛🍢均有改善🧳。即使是加工过🍌程中临时使用的🦙♌载体（而非最🎳🗞终封装的永久部件🇪🇷），随着👽面板尺寸的🇹🇱增大，也引🥨📨发了新的工程问🎳🎢题🐧。归根结底，NUM🇵🇷INA给我😥们展示的💢🙃是一种颇具启发🇪🇦性的思路：不🥶需要重新😹训练一个大型A🇺🇬I模型，只需要🐎🇲🇽在它的💒生成过程中插🗽入一个9️⃣5️⃣轻量级的"理解✏-检测-纠偏🦂👨👦"循环，就能显著🇧🇦🛎改善它🛤在特定能力🇼🇸维度上的表现🇰🇵🇸🇴。
我算是早期Op🚚enC🍸🎐law的用户，🚏虽然它还有点小🏸瑕疵，但对我🍦而言却派🇰🇿💥上了大用场，前几☸👨🌾天，它甚至记💛🍻住了我们之↖🆒前的对话，🚱🛃给我做了一🐊段长达三分钟的、🇲🇺超级直白♈⛹又充满激励🚟🇳🇴的“加油打气✝😙”演讲😌。Q：确实如此🏵🇪🇷。但对于实❔🏨际上能够构建自☝🏠己软件栈的客户🔫🥨——这🐺👋类客户占♣你们收入🆑🗄的大头，🔷尤其在一个A👨👩👧I越来越强🇾🇹大的世界里…💶🍽在线天堂10000…问题最终🎆变成了：如🔵果超大🇲🇳🗜规模的企🇺🇳⛑业都能编写自己🔓🇰🇬的内核，而不😔是依赖🚺CUDA👨👨👦👦🚣♀️，英伟🕚达还能❣否维持目🐼前的利润率？ 黄🍛仁勋：我们公司🥓🏵分配在这些AI实🚋验室里的工程🦓师数量是惊人的👿⁉。
