（来源：上观新闻）
从"不得不♋🖌用NVIDI🔸A"到"主🏜动适配昇⌚腾"，Deep🤤Seek🙋♂️的硬件策略🧞♀️发生了根本🎩性转向💛🥏。第一，原💊🚵生支持🈁FP8🍶🇧🇼、MXF🐅P8、MXF9️⃣P4等低精度数据🖤格式，🚁💣内存占📉🇲🇶用降低5🐸👺0%以上，计😿🇳🇫算能力翻倍👩❤️💋👩。红星新🍇🥠自建网站闻记者 赵雨欣🇧🇲 编辑 李钰仪🌕。所以，最近谷🐱歌的创始人都跳🌡出来，要求👳🚒建立突击❗👨💻队迎头赶上Cla🛥ude Co🇲🇬de👩👧👧👀。
不过爆料显示V4🌛🧰依然是纯文本大🍘模型，而非此前暗⬇🐳示的多模态模型🙋♂️。其实 20🎶13 年我们🇹🇿🍳就开始做😼🦴天元，因为当时🧳🇫🇲只有 Ca🏖ffe（注⚙🇪🇹：最初由📧🔐伯克利团🇶🇦队研发和开源♥🐙的一个深🤧度学习🏈🤟框架，M🇦🇶eta🏟🥉 基于此开发了 😱🌷Caf👣fe 2，后被并🈴入 Py😛Torch）♨还没有🐗👃 PyTor🕢ch，🙃✔外部工具🇱🇰是真的不好用😷🇧🇱。用来衡🆙量"接近程🌈🙅♂️度"的指标叫🌇✔KL散度（🙅🦍Kullbac📴🍘k-Leible⛑💅r D👳iverge🦍nce），🐚可以理解为两🦄个概率分布之间⏯🇹🇨的"差距"🐹🇳🇷，差距越🍦💔小越好🎴。
