（来源：上观新闻）
但我觉得我们🇪🇪的对手🎪也值得🥶⛱尊敬🇹🇴🏊♀️。但DeepSee🇬🇵💎k曾经的🇦🇴🎠优势，恰👯恰在于对英伟达强🙂绑定⏏🍐。这意味着单次训练🔆👵所需的🇲🇵算力、数据和工程🇻🇺♋复杂度都在🧘♀️陡峭上🃏升🈳🔍。“算力📚不够”💺🧱可以理🤦♀️解👥。
部署中的模💉😦型表现会😄🥼随时间🇺🇾变化，而且变化🏢轨迹不🛋🤨一样 今年2🖖月发表在P🧖♂️🏮LOS One🦙↖上的一🎂👌项纵向研究🎥，用固💒🧙♀️定prompt🇧🇻连续10周🤕😚追踪了多个主⛩流模型，得📭出了一🇱🇺🚓个很克制也很🎺🎁扎心的结论，部署🇷🇴🉐中的大语言🇧🇿模型确实会发生🇱🇸🇸🇧可测量🔕的行为漂移，🕕但因为厂商🇨🇩不公开更💃🏕新日志和训练👍😻细节，对观察🏇👌到的退化做任🇧🇾🌒何归因都纯属推测🍜🙇♀️。
这些选择背后的逻🇱🇾辑高度一致🕞🏬：在 A🤕❤gen👣🇨🇭t 场景下挑模型🎧，开发者✉看的不是通用🏙🥕一线产区二线产区区排行榜，而是🔣🎭工具调用📎🤕稳不稳、指令遵循🇹🇯🇩🇴准不准、☝长时间跑会🇭🇹不会崩、成🆖🈴本扛不🇬🇼扛得住🛩🇦🇶。
