（来源：上观新闻）
1. Sta🥔nfo🙊rd草🏄♀️🏍坪，和一个🌎🇪🇬关于速度的直觉🚘🐀 Feld👩👩👧👧😇man在斯⛑😍坦福校园里🥩长大🥉。这种领先不是单向🇻🇦的成就，🎑🎣而是双向的🎼🇮🇩深度绑定👨👧👧🕔。我们所⛺聚焦的会议场景只🍠🎯是其中🐬⚾之一，类🏊似的场👿景还有很多🚒😤，我们可以借助🔻🔒AI多模🧪🇦🇬态能力，让👨👨👦人类在各类场景中🕹🕐的参与🇲🇾体验更加流⬛畅，优化每一🈸个服务🍼💶环节，这类产品在👮过去没有大模型🥎和AI🕛技术支🇬🇮撑的情🕌🇨🇱况下无法实♊现🧟♀️。
Cereb🧫😥ras的🌙🐲做法是造一❄块面积是英伟达G🎯PU 56倍的😕🇦🇲巨型芯片，在芯🚝🙆♂️片上集成44🚺⛄GB的SRA😔M，消🚳除数据在芯片之🥇🚊间反复🅱传输的损耗🌽。训练是制造A🇬🇭🦘I，推🚹理是使用🤹♂️AI🚷🌋。但到了V4🧛♂️阶段，单💐🇳🇨轮训练成本可🥘能已经🎆大于5亿美元🛡🈸。
这是网🌍友给Ope🔡nAI🦞官网夺🎑舍了，提✋前泄露🇦🇿的GPT-🚏8🥠🥡。不同背🇿🇦景的厂商做这个方🇩🇬🌿向，你认为各自的〽👨🎨优劣势是什么？🏒 李向东：模🇨🇳型厂商的优🇦🇽势在于大模型基座🛥🌋能力、算力和推理🇧🇷🥠技术，对硬件🥭🏛的理解和投入、以🇩🇪及对终端消费行🥢业的积累可能😠不足🚞。
