（来源：上观新闻）
随着「龙虾」等 🇸🇻🚨AI Agen🆙t 新范🚫🍃式席卷消费电子⏩领域，▪⛸一块接近 🙇♀️⛸PC 🇺🇬🚫比例的随身大🍄屏，所承载🤣🚹的就不只是🥥消费内容，🇫🇷更将成为内容生💇♂️🉐产与交付的🧘♂️随身界面🇫🇴。不仅如此🍇，隔热🏗瓦、宇航级SS🐞D模组😩⚙等多款🧭产品填✝👨👦补了国内空白🏉。这意味着用户几乎😀🐜感觉不到等待🍉🚐，而传统方🦷案用户可能需要等🗜待接近2🐿0倍的🧵时间才能看到第💏一个字🤒☕。Deb🇵🇷🇸🇧otic 更偏🧗♂️🎵模仿学习，🐷而清华汪🕺🎖玉老师和▪🤤无问芯穹团队那边👼做的 RLinf👸，更侧🦛重面向具身的🍍强化学习，我们🚆🍰两边已经打📫通了接口🎮🇿🇼，希望逐📝步合成🧩一个更大的项♉目🌿。
实际效果用两个◻数字就能概括：在💗百万toke🧩n上下文设置下🎁🚳，V4-Pro👨👩👧👦🇲🇿每处理一个tok📪en的📼🦓算力消耗🇬🇺🇰🇮只有V3🏕🇳🇷.2的27%🍥🇺🇳，KV缓存占用只🤲🤬有10%🐸。在 GP🇩🇯🏳T-5.5 之前🐸🇻🇳，加速器上🇧🇪🐚的请求被😩分割成固定🌅💀数量的块📋🚵，以平衡计算核心🎱之间的®工作负载，确保😔大小请求都💒👻能在同一 GP🥴🇶🇦U 上♌运行🔍。
在注意🤰力机制方面，⛴V4采♿用了DS🎳A2，融👮♀️合了DeepS🇲🇲eek V3/🛤🛄R1中的DSA🇱🇰🤚机制，🐼以及今年初Dee🐦🔑pSeek论🇹🇷文中提出的N🔀SA两种稀疏注☮🚴GOOGLE优化意力机制🎲。物流的容错方式🌺是：让机器人先🌌干，失败了调🈹🌌度系统给它送到⌛人工那儿，人🇨🇲🕗接着干😭。
