（来源：上观新闻）
Q：这个问题可能🖨🦋显而易见，但🇩🇬🇲🇼我们多年来一🥇🐜直处于GPU短缺🕑🥯的状态，现在随👩🏫着模型🌖🇮🇲的进步，供需缺口🍗似乎更🇱🇦🇩🇲大了💋🌻。没有任何单🌠个平台可以提供🇬🇧◽比我们更高的性能🚇🚫-TCO🐁比例🧬。
用户盲测中🇸🇯😆，研究团👨💼队邀请了10名参🌆🇲🇭与者对🇦🇼100对随🧿🔬机视频进🚽行主观评分，结😝果61%的参与📎者偏好NUM🇰🇭🇲🇲INA生😺🎻成的视👧频，39%偏👳♀️好原始模型➖🍪生成的视频，印🇯🇪证了客观指标的🌨结论😵。
例如，过去几年内🇲🇭💵我们与Lum🌾👉entu🇧🇼💷m、Cohe🆗🌥ren🌃t以及硅光子⚱生态系统的合作投🇿🇼🤢资，确实👨🎨重塑了供应链🦖。NUMINA通♊过分析模型内部的🇪🇷🚉注意力信号来🌹🕊识别数量偏差🤕，再通过引导交叉🏡注意力来纠🇦🇸正生成🏗结果，整个过程🚣不需要重新🇹🇻训练模🌤🚄型，属于训🥗练无关的推理🇱🇮🇧🇾阶段干预😓方案🌶🐎。
