（来源：上观新闻）
Q：在🥼你们最近🇲🇪的申报文件🇰🇮中，英伟达在🍃🤝代工厂、内存和封💒装等方面🐴的采购承诺接🎦🐴近100👁™0亿美元🎎🧢。DeepSee🔰k要证明的不只是🇵🇷模型本身好不好用🌚📒，而是🍯🇸🇬整个中国硬件栈👩👩👧👧能不能😚撑起一个前沿模🇱🇸型的训练和推理♦☣。整个模型🗳👩🏫只需要训练少量的🍆LoRA🉑👮参数（一种让大🛸日韩免费视频型预训练模型🧝♀️高效适应📍🇪🇷新任务的轻🗂量微调方法）🇩🇯🤝日韩免费视频，绝大部分参数保🚴♀️🕸持冻结，节省了⏏大量计🇲🇬🆑算资源👦☺。ER 1.5🌁🇪🇦在这一任务上表现🙊不佳：🐥🇲🇹给它一🥊💧张工具图，🎸它数错了锤子🇱🇨🔻数量，漏掉🖲了剪刀🥐，还把图👨👧👧🍔里根本👩👩👦👦不存在的手推车☺💢给「指」🇳🇵🚖了出来🇬🇲。
03 🇦🇬警惕：越用越🤵不信 面对🧫🇸🇪焦虑和恐惧的情🇿🇲🥿绪，有不少🇸🇷年轻人对 A🅰↪I 开始保持警🌂🇧🇧惕🌒。这个假设……听我👷🔧说—— Q：🇪🇨🥑 让我先🔱🇲🇾完成问题，👮♀️🐡然后我们可以一起📢👩👦探讨这👩🏫个话题🍾。接下来的🐾📗分享，😪🥕我可能会围绕👁️🗨️三个比较宏观的主🧫🇺🇲题来展开： 第👨👩👦👦一，Agent 🤦♂️时代对于软件🕟📫构建方📤向（生产🏩端）发生了什么🥘🕎样的变化♣？ 第二，🤓🍅软件本身的🇱🇹形态🚬。回到“99进🕙👤25”的淘汰赛📤🥠，无论是选择GP🤾♂️U路线⬜，还是ASIC🦵路线，核心都🍿在于精准定位🕟——立足自身资源🧸🍸与能力👟💿，避开巨头核📠🏐心优势，要么☘🔜在GPU路线的🇧🇿💬细分场景或性🍒❗价比领域🔘寻找缺口，要⛵么在ASIC路线🖌🧫的场景定制或💼🍅生态绑🇦🇿🥿定中构建壁垒🌖🆘。Agen🧁t和AI编🐢🤟程也是DeepS👨👨👦👦eek的🍋👩🔧短板💁。
