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(来源:上观新闻)
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成本下🥞🌗降,意味着⛹😁能喂给模型的数据🈂🌓量可以做到足够👞大;物理正确,意🔐🇮🇪味着喂进去的🇲🇳数据质量足🤦♀️够真🛹。但到了V4阶段🍖🇬🇼,单轮训练成本可♊能已经🇻🇪大于5📁亿美元🕙。仅有少数厂商会采✖👩⚖️用抛光🕵️♀️工艺对载板表面📜🏂进行处理,但☃会带来载板厚🇳🇪🇷🇴度不均一😵、刚性下🏎🤗降、产🦵线管理👩🎓复杂度提升等⛸🙊一系列问题🇻🇳😑。混合专家模型(🐌MoE)、稀疏化🛋😡等技术🌌在尝试解决这个🏂问题,🇲🇨💋但"我们仍🏎处于非常早期🏈"🇳🇦久久日韩777777。天风证券称🧳🙋♂️,"日月光已💧展示可在>7🌻5mm × 75👨🎓mm封装🌖👨👦中整合🌅多个光学引擎🍳🦹♂️与ASIC,🏄实现<5 p🇻🇺J/bit🐽👗功耗并提升👬带宽,因此👩🦱,CO🤛🎀UPE路径下的C🤖🇸🇮PO封装落地存在🗒由日月👇🏆光等厂商承接的可🌯🚉能🥺。