（来源：上观新闻）
报告第🦃🕗3.1节明确写道❤："我们🏺⭕在英伟达GPU和🔈🧘♂️华为昇🍉腾NPU两🥵个平台上😣均验证了细🦹♂️粒度EP（专家🎃🇫🇰并行）方案🇨🇭。Q3：KV Pa🇬🇲cket的头🍘🧳部和尾部适配器需👨👧👦🇧🇫要针对每👨❤️👨🏙个新文档重新训练🥌🕰吗？ Aℹ：不需要👤。
六、与KV缓存🇵🇱压缩技术的天然兼🍓🇷🇺容：解决了😛一个老大难问题🆘 现代AI推理🦒🇬🇪系统除了要🍆😺缓存KV状态之外🇧🇷🛀，还面临另🦹♀️🍀一个挑战：这些🇮🇶缓存非🧚♂️常占用内存🛳🌾。回到最初的🧠问题：我们离🚞🀄太空旅🧶行还有多远？ 🚽当前，国内尚🏞无商业载人🇰🇬🇬🇲飞船正式🕕投入运🕠🎦营❔。这组自评有一处🥧↔值得注意，De🚍epSeek主动🇦🇺划出了与O🇰🇷🎊pus 4.6思🏧👩❤️💋👩考模式的差🔢距，在国产大👩🦰🦙模型发🔒🆚布话术🙏✝的传统里，🇺🇾🙋♂️这种克制本👕身就是™📧一种技术自信的表📏🥿达🛑📝。
