（来源：上观新闻）
k̄是每个查⚰🧞♂️询的平均🥳工具调用次数👨🦰（Vanil🐳👨👦👦la模式为0👨👧⛷）🌌🦴。过去，🎈🚀微软像🇲🇿是Op🗼🚸enAI唯一👨🚀的靠山，它给钱，🍥👧给云，🖨给商业化💐🇻🇺入口，同🍓🚯时也拿到独占性🌠的技术和✳😔生态位置🔄。
当这些差异叠加，📦论文观察到LLM🏡🧀在真实🙎♂️😉企业数据仓库🤳上的准确率，相🏩👘比基准测试有超👢过50💩🇦🇽%的断👨🎨🕌崖式下跌🇸🇸。GPGP🇱🇧U 仍然承担通用🍘🐾计算主力，😼🦟优势是🤕⤵开发者熟😳💇♂️悉、生😣态接口接近国🎪🏁际主流🇲🇷🇮🇪，DSA▶🐀 代表更强😆🍏的场景化优🥤🔮化能力，适合在🐉🎍既定任💻务模型下做深度🇨🇼🤶打磨；👩❤️💋👩🇮🇳而RPU（💸⛸可重构数据流）👃👋，提供的是第三🌫🇳🇺种可能：它既不完🧻📈全走 GPU 🌺🧯的通用堆🚈🎗叠，也不完全走🇰🇬固定数🧚♂️据流的😄🇹🇿专用设🇰🇬计，而是试图在灵📥🧘♀️活性和效率之🍕💣间找到👨🦰🤱一个新的平衡🔔🖍点🦵🚯。
作者声🇦🇸明：该图♍片由AI生成🇮🇪 即便经过极🐣🇧🇼限瘦身，缩减版S🦹♀️kill依🍴🚴♀️然全面落后于策👨🎤略基因🇶🇦💣。高盛认为，小🇬🇾米在AI🎫 Agent时🦅代的全栈自研🐦能力和"人车♑家"生态协🇹🇹同是核心竞◻🤸♂️争壁垒🇺🇾💂。
