（来源：上观新闻）
部署/推理端：🗃🌬论文明确测试了三🥋😃类平台—— 云😪端 G🕶🇬🇫PU：NVIDI🛍A A☘🛹100（训练🇨🇼和基准评测） 📴🇺🇿车载/机🏇🔸器人级边缘：🎭🎗NVIDIA J🇧🇮etson 🇲🇷👎Thor🗽🔯 / ◽🚫DRIVE 🎺AGX 🤝Tho🤕😕r（66 🛡ms 实时预算🐘🆖 @ 16 🅰☑Hz）🖊 端侧 CPU🖖🇲🇹：Flas🔓h-Lite♾️📟 甚至能🙌🦌在纯 CPU 🇫🇷上满足实时 官💗🏴方数据显示🇳🇨 Flas🌺💁♂️h-Lit👨👧👧🤵e 在 A10👯♂️🙀0 上比旗🕝舰快 12 倍，🇬🇩在 NVIDIA☕ Thor 上快🇮🇳 5 倍📕🐾。
1 “📜降智”从体感🤦♀️👨👨👧👦变成了事件 🕯🎭Claude👊🚸是这轮风暴的中心🛃。姚卯青期待，这能🦆◽够形成➖👩🏭规模效应🤬，到今年年底💰吸引到更多有能🛷🥬力的二次开发伙伴💼🎪加入，一起推广🥑具身智能的⏱现实场景应🍾用⛴🇧🇾。
