（来源：上观新闻）
来自小红书、AW😅S、商汤科技、D🌠🐀ify、M🕙🌆aca🍸⛩ron AI 等🧩▫机构的资⏏🇧🇮深专家相😁聚于本专题，带来⛈🤡了他们🍴在 AI 🖇🇱🇸原生应用一线🛶🇬🇵探索中的真⬜🛸实案例与技术🇲🇱🇬🇹沉淀，这些案例将🇸🇳帮助开😩🕐发者理解 AI🏘 原生👨💻产品如何从👀🇸🇸概念走向💣🤒可规模化⛹🇦🇽落地🚪🐡。从GPT-2的📇🤟15亿🇸🇩参数到如今的数🐛万亿，这套🔷配方一👩👧👧👪直管用🇨🇴👽。
这位电⛺🇧🇿商老板使用了“悟🇲🇩⛪空”后🏖，大受震撼🇱🇨。研究团队认📊👨🔬为，随着形🈵💹式化方法的不断进🔔步，形🎢🍀式化验证的下一〰🕊个“圣杯”是贯🚳穿软硬件全栈🇽🇰的端到🛣端保证🇬🇳⛲。软件已经变成“日🛠抛品”，🍚🕉如同过🇨🇷去人们配眼镜🌱🥫需前往眼镜店，👨⚕️🎛而现在🏒多使用日抛型隐🇨🇷🥡形眼镜，依据不同🇪🇺📣场景佩🏳🍘戴，使用后即可🐐🌿丢弃👨🦲👗。
从实验🥬室测试，到🆖🤛小批量✳🎇试产，再🇧🇲🎳到大批量供货，🍻⛑关关难过9️⃣👾。在核心收购🤒🐂层面，早在2🇩🇯🌺019➗↗年，英🍗🧛♀️特尔收购Bar🇲🇦💣efoot N🏇🕴etworks，👩⛰成为其布局光芯片👨👦👦👩🎤领域的关🐨🗨键落子🌋🔅，将后🇱🇻者的可编程🛂🌃以太网🥺🈲交换芯片与自✏身硅光🥛引擎相结🇦🇼合，成功推🇧🇭出业界🔝首个（CPO↗）方案👩👩👧👩👦，实现👩👧👧1.6 Tb🍥ps硅光🧗♀️引擎与12🚣.8 Tbp🎎🗓s交换芯片的高效🐦集成🔬。
