（来源：上观新闻）
GPU使用的HB🌺🎋M读写慢，🍚🆕是推理😧过程中的根🇪🇬本瓶颈，每生成一🇲🇼🏔个to♉👩🌾ken🃏🔐，一个70亿参🦴😹数模型需要🚯搬运约➰140G➖B数据，👪🐪频率极高，👨👨👦HBM跟不上🌓。更准确的说法是🔶：买方必须开🧞♂️始按不同任务形🧜♂️态去理解t🌦otal 🔎✴cost（总成本🌒），不再🇨🇿假定存在一个统🥃一的成🍢🇬🇲本锚💁♂️🚬。"邮件☹🇸🇩写得紧凑🍖、有条理、清晰🇧🇦🇳🇪简洁，他们的🇬🇫代码大概率也是这🕸样写的📌。
当某些东西无🇸🇱法工作时，是你㊗👩👧👦出问题了🙃，还是计算🎦🇦🇫机有问题？你会🚗希望始🇪🇹🧹终是你出错了🌺，并且相🇭🇷🆙信计算机的健壮🇰🇪性⌚。对于大语🔋言模型🤜🇸🇦（LLM）来说，💨写出语法正确🏆的“砖块”轻而易📈🇯🇪举，但距离用这🇯🇲🤗些砖块搭建👨👦👦👳一座安🎈全稳固的“摩🍐天大楼”仍有🚜显著的差距⏲🥋。图丨自🇦🇲上而下的规约生⏭成新范式（来🇲🇫♋源：ar🍛🦝Xiv🇲🇼） 在推理过👽程的可靠性方面🤦♀️🥝，研究团🇧🇿👨💼队并不是直接让 🚎🛬LLM 判断代🍞📥码是否正确，而是🦹♂️将思维链🏝♎（Chain o🔽🧂f Thou⛎ght）与霍🇺🇲💉尔逻辑❌的推理规则相🤦♂️🧬结合，引导💌 LLM 逐👐🇰🇼步推导每个代码块🙍执行后程👩👧👦序状态所满🌚足的性质，最终🌊🇲🇽欧美日韩一区二区在线东京热检查程序状态是🇻🇺🕧否符合“说明◼书”的要🇾🇹🗻求😧😀。
