（来源：上观新闻）
小模型🇪🇪如LLaVA-V👇🥣ideo-7B🤛的比值仅为40%🛠🚟左右，极容易🇲🇫在同一🚸个问题组里出现零🥈散命中，根🛄本无法稳😕💅定输出🦕🇹🇰。这是一个👷🛳研究生级别🐋的模拟🤲电路EDA🇿🇼🇧🇪任务，Ⓜ在TSMC🇭🇺📞 18🎌🔣0nm C🏈⚽MOS工艺下从☣零设计🥈和优化一个完整➡的FVF-LD🍙🇯🇪O（翻转电压🛩🏰跟随器低压差稳压🐎器）🎿。”康雨说🧳。图源丨翌创🗒微 总结 对于这🧣🥾些在模拟领域深👯♂️耕多年的玩家而言🌧，补齐🐳MCU短板，🈹🇬🇶意味着能够📽为客户提♌📯供从感🇰🇿🧭知、控制💛🚣♀️到执行的⚱全链路能力🤑，从而在工业控🏳️🌈制、新能源与汽车🔂电子等📚🏌️♀️高价值市场🍩🇺🇲中构筑更坚固的💓护城河🌻🚎。Anthrop🤙🎽ic选了TP💆♂️🈸U，M✖🦚eta在考虑TP😇U，苹果把Si👩👧👧ri交📡🐹给了谷歌Gem🎃🎬ini🏎🧲。
小米还把多模态和🔨㊗agent❔🍬能力合到一起🍂📳。据领芯微官网😍介绍，团队成😯员在8位及32🏓🦏位CPU开发方🍰🇨🇴面经验丰富，拥🚮有深厚芯🔻🇧🇸片架构👈设计积累及自主可🇹🇦🇵🇳控的TOP-🧡DOWN设计🇸🇲流程能力💓💘。这个速🇰🇿⚔度本身🌚就说明了小米在🇲🇰💨AI上的投入强度🎖🤐和团队执行力📱😦。这条线其实可🔱💭以从GP👛T-4🇲🇳o开始😈🦞算起📗🇧🇩。情况确实📧如俞浩在⛪🎥采访中提到的，王💴传福和特斯📧🥂拉是在同一年〰🔱押注的📆🎛新能源电🇲🇫动车——💳注意是特斯拉🇺🇲不是马斯克，🦙🐹马斯克是⏬🛤翌年以投资者🐺♨身份加入的💳🇬🇸。总而言之🌽，以前做“一个🙆模型连续学多个💂♀️任务还不忘🙅🏟”这类实验🇲🇽⚫，光搭环境就够折🤠🛤腾一阵🍔。Meta的🎂Llama系列开🇦🇷源后，社区贡🈳👨👨👧👧献了大量🚮⚱微调版本和应🦝用案例，🛸反过来巩固了Me⏸ta在AI基础设👹施层的话💈语权📰🚸。大模型💐♦终于可以像人类🇵🇲🆕一样，👎🇱🇮在已有的🔮丰富经验基础上🥞👨🚒不断精进，而不是🧟♂️♏每次遇到新场景💴都反复推📳翻重来🇵🇦🇧🇴。
