（来源：上观新闻）
CPU还在大型语🖌言模型的⛴"后训练"🚛（post-🇦🇸🌏trai🏳️🌈ning）阶段🇭🇰🐯发挥关键作用——🕵️♀️❗即在预训练完😦🐌成后，对模型进👼🧳行面向🦀特定目标的精细📅调优过程中🏨🏴，CPU承担🥡着重要的计算职能🚙。2026年，企🇧🇧业服务器将迎☀🧸来一次📍大规模更🧺新换代，这与👭超大规模数据中心💤运营商的巨👳♀️额资本🕒🎥支出不谋而合🏗🈲。” 节目⬛☕中，黄仁勋🔻还火力🇦🇼全开，回应🇪🇪🇬🇬外界对其🛬推动对华芯片🌷H20🧾🎤0出口的种种批🙋🇬🇫评与争😽议💃。该产品面向1.6👄🔟T高速🍾光模块研发与👩🎓大规模🌊制造场景🥳，以“效🧰率革命、代际演🤮🇲🇦进、超🇧🇦高精度”三😌🤯大突破，为💨🇮🇶全球AI算力光🌱🇷🇴互连提🚶♀️⏭供坚实的测量底📮🎫座🐇。
当然，研究团🦘队也坦诚地指出☁🤸♂️了这套方案目前的🛥局限：如果🇻🇺📲检索到的🚵🇮🇶文档与📁🦷训练时🌷🏵的语料分0️⃣🧰布差异极🚱大，适配器的效📡⭐果可能🇳🇨⛽会打折扣；目前只👩👩👧👧🖌在Lla🤘ma和Qwen这🤾♂️两个模型家族上🤚🏆做了充分验💗证；另外🤝，当被检索的🕺多个文档之间本🚐身存在强逻辑😇依赖关系时（比如📉多步推理链），📌🌧KV Packe🥠📥t能否处理好📩🇩🇯这种情况还需要☔♌进一步研究🗣🧢。
