（来源：上观新闻）
这一表态释🇸🇿🧓放出清🎍👨🦳晰信号：开源鸿🦉🇵🇲蒙正从技术积累期🥘🕒迈向产业规模化应🎺用的新🇯🇵🦐阶段，🍰致力于成为支撑中👩🍳📳国千行万🇷🇪业智能⏸化转型的🇧🇴🗜坚实底🥬座🔥。在这个新😈🇹🇹阶段，有几🥑个关键变化😭出现了💙。PandaCla📋🌕w平台和 Sc🍢ien🎉🕥ce MM-A🇧🇷🍵I G🔥ym（Multi🕋modal A🚫🇨🇿I Gym f🛰👘or Scien🥞ce，多模👩❤️💋👩🆗态科学 AI🍉🍈 健身🥼🇬🇮房）：不做基础大🇺🇬🇲🇵模型“重复造轮👩👧子”，而是通过上🇨🇨🇳🇫千项实验驱动的专🐤🔙有基准🚳👨👨👧测试与工具链，将💨🧯开源或闭源基础🔬模型训练成可用于👼药物发现🔙等“AI ↕🇦🇮for Scie✈🇵🇱nce”任务的🇦🇱➿超级制药智能😤体，并展示🚜🛰与 Li👉🐛qui🔤d A🆒I 的合作成果🆕——小🇵🇱🍩参数模型🇹🇯也能在多个药⛄物发现🎰🇱🇦任务上达到卓越表🎀💓现🇮🇪🈹。
但谷歌🗨眼镜的仓促退场，🔨🎾让行业陷😌🐎入短暂的沉🛴🍸寂，直到20🤽♀️20年后🇨🇱🎇，随着😫AI技术的成熟💷、轻量化光🚑学方案的突🗺破以及消费🌫⏲电子市场的升级，🧘♀️🔦AI眼镜🐫🥍赛道再🛒次迎来😜爆发期，各类初🥤🎇创公司纷纷入场，💁♂️🤱开启了“百镜大战👒🥁”的狂欢🕚。从某种角度来看，🇧🇻GPU是高通量的✨“脱粒机”，适🥗🥶合处理大批😝🇿🇲量、多用户并💕❣发的推理任务🧘♀️；而LPU则😣是极速的🤔🍛“单车道”，💈♎适合服务极低延迟🏘、高价值、单用户🛂😙或少量用户的🎍😂推理场景🎣⛪。
