（来源：上观新闻）
GPG📕🇸🇨PU 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，DS🛤👩🔬A 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⛸。它不再死磕让机器💪🦸♀️理解一切，而👑是把方向💲🕛盘还给了人类驾🇦🇨驶员🈂。人工智能正从纯粹🌅⛎的算法问题演变为🦝一个系㊙☀统问题🚛🖱。
它不用再瞎猜🛋去哪里找数据，不🌗🏴用再操🇬🇧🏹怎么自己做网站心怎么把🕊数据连起🦄来🐅🚩。请你把你的🤧算法公开，看看🇳🇬🛍这个算法推荐😬📰到底有没有问题🦊。这又是另🦢🌘外一个话🎆📒题了，因为这些平👱♀️🏵台的语料本🇹🇲质是UG✋🗑C，怎么确权是🕷个很难的问题🦒。而他们需要的🗜不是一🏈🧟♀️次性大单🦴🇯🇵，而是一个可🇻🇬🇧🇿持续、🏟合规、⚰本地化的数据供应💳伙伴🇸🇰🌁。4月发布🏩的Mi➰🇧🇯Mo-V2.5🏧🇰🇳-Pr🥟o（参数🍧🕑量超1👨🎤万亿，上下文窗🔇口10🙉0万）在Art🌥🥟ifici🇨🇿al Analy👺sis I👩❤️💋👩ntel🤢🏠ligen🇮🇸ce 🔱🇩🇯Index中💒🥑跻身全🐚🚟球开源模型第一，🦊🧳与Ki🎶mi K🌆👨❤️💋👨2.6并👥列🈺。
