（来源：上观新闻）
对于采用💞🅾 MoE（🚸混合专家模型）架🔣😑构的模型，其单位🇬🇳6️⃣词元能🀄🤹♀️耗得到了🐆🇪🇸革命性🏍的下降😟😼。但平台能否👨👨👧👦真正整合碎片化🇲🇱供给，能否用内容🤷♂️👩🔧和服务建立用🇵🇰户粘性，能🥇否在补贴🇸🇽退坡后实现📖正向循环，还有🔑🐍待市场🌋⌨检验🇬🇸。值得一提的是😂🇧🇬，Tok📓en经👩👧⚠济的规模化，离😄不开算⬆力这一底层支撑🏄♀️👱。实际上，这轮🦂AI浪潮对海淀🍟有种独特的⚗🥈意义，那👩💼🕗就是让它🎶回到自🕢🌥己最擅🐴长的赛道🚵😻。
一是规模化的💳强化学🏟🈸习🇭🇰。当“平台”二🐕👸字一出，台下的我⛱们此刻终于明⚰白天工A⚠♥I之前那些看似🐚费解的动作：🗒 为什么死磕原🎩生多模🦚态？为什么在视🎫频、音🔑乐、游戏等领域四🖲💶面出击？🇬🇾为什么模🏑型更新节🇳🇬奏飞起？ 🇹🇭答案其实很简单👨👧💐。Q&A Q1🏰：Nemotr👨🍳🧘♂️on-Casc🇮🇲ade 🎎2与其他AI模型🏷🏒相比有什么特🏺◻别之处？ A：N🌹emot⚠🎑ron-Ca🚥scade 🤹♂️👩✈️2的最大特点🅿🇱🇸是用相对较小的模🏇型规模🧧🔮（30亿激活参数🐨）实现了通🔹常需要数百亿参🏷👩🦱数才能达到的🤕〰性能💩山村老尸3。
大家只能各玩各的🏔👨⚕️，成了制约创🈲🖖新转化效率🔳🌊的真正🔍🏹瓶颈👨👩👧👧。作者｜李楠 🐗邮箱｜l💰ina❎n@pin🚗gwe💑🌘山村老尸3st.c🎙👨❤️💋👨om 外部世界🇸🇦🇳🇫看中国科技的🗿方式，正呈🧦现越来越明显的📉💕转向🍒。中国市⏩😇场具备遵循类💒似路径的✈条件，尤其是在编💴码领域，腾讯♣🇸🇹、阿里巴巴和字节⛽🏩跳动等互联网😲😷巨头已🇲🇭将相关工具融入现🧗♂️🔁有生态系统，推动🇱🇦🎖需求从单独演示转🌅🥉向全面部署🔊。
