（来源：上观新闻）
部署/推理端🎴📗：论文明确测试🕟👱♀️了三类平台—🤭💗— 云端 GPU🌆：NVI🎩DIA A100😇🧴（训练和🏋基准评测） 🐱🥚车载/机器🇫🇰人级边缘：㊗🕌NVIDIA🕦 Jets💜on T🐃hor🦹♀️18午夜福利 / DRI👨👧👦VE 🗽AGX Th👚18午夜福利or（6🧭😖6 ms 实⚖时预算⛵🐠 @ 16 H🤚🥍z） 🇸🇮➕端侧 CP🇦🇫🏖U：Flash🚉🇮🇨-Lite 甚🇬🇶至能在纯 🕒⛏CPU 上满⬆🌇足实时 官🇿🇼👐方数据🌨显示 Flash🛅🚸-Lite 在 🥃A100 上⏪🌦比旗舰快 12 ✴倍，在💼 NVIDIA🐫 Thor 上快💳🔗 5 倍🕷。
除开 Ligh🇧🇯🧪t P👩👦hone，行业🚮里还有🇵🇭不少理念🇭🇺▪类似的产品😐🔦。“这是泼天的富贵🌹。从商业🕥角度看，他极💩度反叛；从人🕍格层面，🔦⏰他又极度🍢18午夜福利狂妄自信🚔。与此同🇮🇲时，他提出了👏🚹智元的358🧲宏图计划⛑🦈。它们之🇸🇨🦈所以能👰㊗在广交会🚖快速拿❎单，是因🇪🇸⏺为企业长期深🌾💆♂️耕真实的🔺🖍产业场景，📵🖖能精准捕捉需求，🎏研发出面向🏁🏤工业、🏏🦵商用等🤩解决B端市⛄场核心痛点的机器🇧🇲人😑🏴。
过去，安◻😩全主要关注基✅础设施、网👨络安全、数据权🥚限；但今天，企业🍃必须回答两个全🌶🐮新的问题：A📹I员工执行🦎🎓过程的正确🥳👲性如何📎🇮🇴保证？AI员工交😵付结果的正确性由👘⚒谁来负责？ 这不🇱🇷🏠再是传统的“防攻👨⚖️击、防泄露🛎”问题，而是“防😥✅AI犯错、防A🐈☢I越权”的治理难🍧题🚷🍑。MiniMax💊 内部构🐛建了一套研究型 👨👨👦Agent 🧟♂️Harnes🧀s，覆盖数据🕊流水线🚠、训练环境、🕋👵评测基础⚠设施和跨团队🌭🌆协作🇹🇩。
