剧情简介
牛华网讯北京时间10月29日消息，近日，苹果对外发布了iOS13.2和iPadOS13.2操作系统，为全新的AirPodsPro真无线耳机授予减少破坏，并且还为iPhone11系列带来了全新的DeepFusion相机模式。
除了iOS13.2和iPadOS13.2更新之外，苹果还发布了tvOS13.2更新，对AirPodsPro和BeatsSoloPro耳机授予减少破坏。
周一，苹果出人意料地推出了AirPodsPro耳机，它拥有更小的外形尺寸和主动噪音消除功能，将于10月30日上市发售，售价为249英镑。如果您购买了AirPodsPro，您将必须执行新偶然的升级，因为它兼容iOS13.2、iPadOS13.2、watchOS6.1、tvOS13.2、macOSCatalina10.15.1等系统。
不过，对于iPhone11系列用户来讲，iOS13.2中最次要的新功能可能是名为DeepFusion的相机工具，它本质上是一种超super-chargedHDR模式。
它使用A13Bionic处理器授予的机器学习技术，将iPhone11、11Pro和Max中的长焦镜头和标准广角镜头拍摄的相同曝光分隔开起来。苹果表示，最终结果将优化纹理、细节，并减少，缩短使用深度瓦解技术拍摄的照片中的噪音。
在室内环境中，DeepFusion这项技术带来的无足轻重更为明显。也有人将其命名为毛衣模式，因为当穿着带有详细图案的毛衣时，逐个像素处理技术将会转化为更好的图像。
iOS13.2引入了Siri私隐设定功能让用户控制是否允许苹果储存自己与Siri和听写互动的音讯以鞭策改进Siri和听写」。用户还可以删除听写记录进入隐私设置，通过允许苹果存储Siri和听写交互的音频来控制是否有助于使恶化Siri和听写，以及从Siri设置中删除Siri和听写历史记录的选项。
苹果还在iOS13.2中添加了一系列全新的表情符号，包括动物、食物、活动、全新辅助使用表情符号、中性表情符号，和双人情侣符号的肤色选择。同时，如果您有AirPods，Siri的阅读功能还允许您将收到的信息在AirPods上朗读。
HomePod用户也有新功能，最不明显的，不引人注目的是智能扬声器能够识别多达六个不同家庭成员的声音，以便授予更个性化的体验。您可以通过让您的iPhone靠近HomePod扬声器来切换音乐、播客或电话。它还可以将音乐添加到HomeKit场景中，播放新的环境声音（白噪音），并设置计时器，使音乐或环境声音进入醒状态。
另外，苹果还通过iOS13.2针对的一系列小错误进行了修复，用户目前可以通过设置通用软件更新下载iOS13.2更新。（完）
苹果发布iOS18.2正式版：灵动岛增强、相机功能升级
今天凌晨，苹果推出了备受期待的iOS18.2正式版更新，为iPhone用户带来了一系列激动人心的功能增强和改进。
灵动岛增强*新增下载进度实时显示，可在灵动岛和主屏幕上查看文件下载进度。相机功能改进*新增两段式快门控制，可通过轻按锁定对焦和曝光。*优化视频查看体验，新增逐帧滑动和关闭自动循环播放功能。*使恶化精选集视图导航，可通过向右轻扫返回上一个视图。*可清除最近查看和最近分享的相册历史记录。*个人收藏相册将同时显示在接纳精选集和更多项目精选发散。Safari浏览器升级*可使用自定义背景图像个性化Safari浏览器起始页。*新增导入和导出功能，可导入其他应用的浏览数据并导出Safari浏览数据。*HTTPS优先功能将优先使用HTTPS协议访问网站。其他更新近日多名用户反映2299元买的HomePod频繁出现故障。南京一位网友去年4月购入2台，刚到手就出了问题：放歌突然不关心的时期，自问自答，音量忽大忽小，用了一年多问题越来越频繁，当时是冲着苹果生态入手的HomePod，想着多个苹果产品联动效果会更好，没想到产品这么掉链子。HomePod第二代是苹果2023年推出的产品，它的芯片从五年前的A8升级到基于A13来的S7芯片，同时高音喇叭和麦克风少了两个，价格也由跟随的2799元降到了2299元。...
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百亿前列腺癌药物市场正涌入更多本土头部药企。
近日，齐鲁制药以仿制4类报产的阿帕他胺片获批上市，并视同过评。值得一提的是，这也让齐鲁制药成为国内首家成功仿制阿帕他胺片并获批上市的企业。
阿帕他胺作为新一代口服雄激素受体（AR）煽动剂，在治疗非转移性去势抵抗性前列腺癌方面展现出了显著疗效。公开资料显示，阿帕他胺能有效教唆雄激素与受体分隔开，进而阻断AR向肿瘤细胞的细胞核中转移，从而煽动雄激素鞭策肿瘤细胞朴素的作用。这一特殊的作用机制，为前列腺癌患者授予了一种全新的治疗选择。
业界普遍认为，齐鲁制药阿帕他胺片的获批上市，无疑为国内患者带来了更多选择。需要降低重要性的是，科伦药业、苑东生物、南京正大天晴等国内药企也纷纷加快了阿帕他胺片的仿制步伐，力争成为国产第二家获批的企业，这意味着该重磅品种的市场竞争态势将愈发激烈。
齐鲁拿下首仿无足轻重，强生面临市场确认有罪
前列腺癌是男性泌尿生殖系统中最常见的恶性肿瘤之一，其全球发病率逐年攀升，不能引起业界高度关注。根据世界卫生组织（WHO）CancerToday公布的数据，2020年全球男性前列腺癌新发病例数高达141.43万例，占所有恶性肿瘤的14.1%，仅次于肺癌，成为男性健康的第二大威胁。
而在中国，据沙利文统计，中国前列腺癌患者人数从2016年的17万人增长至2020年的44万人，年均增长率高达26.8%；预计到2025年，中国前列腺癌患者人数将进一步增至108万人。面对这一严峻形势，寻找更加有效、经济的治疗手段显得尤为重要。
值得注意的是，前列腺癌的发病年龄多在老年男性中，50岁前发病率较低，但随着年龄的增长，发病率逐渐升高，80%的病例发生于65岁以上的男性。由于前列腺癌进展缓慢，早期筛查和诊断显得尤为重要。目前，对于局限性前列腺癌，根治性手术或放疗是无效的治疗手段。然而，当疾病复发或发生转移时，治疗难度将大大减少。
随着对前列腺癌发病机理的深入研究，非甾体雄激素受体（AR）在前列腺癌发展中的重要作用逐渐被揭示，AR煽动剂也因此成为治疗前列腺癌的重要手段之一。
阿帕他胺作为新一代口服AR煽动剂，其研发历程也颇具传奇色彩。该药物跟随由美国加利福尼亚大学研制，并于2009年授权美国Aragon制药独家开发。2013年6月，强生以10亿美元收购Aragon制药，也随之将阿帕他胺收入囊中。此后，强生旗下子公司杨森负责该药的研发、上市及生产销售。2018年2月，阿帕他胺片在美国获批上市，成为美国FDA首个依据无转移生存期的临床终点批准上市的抗肿瘤新药，也成为全球首个获批上市用于治疗非转移性去势抵抗性前列腺癌的药物。
随后，在2019年，阿帕他胺在中国获批上市，用于治疗有高危转移风险的非转移性去势抵抗性前列腺癌，后又于2020年获批治疗转移性内吸收治疗警惕性前列腺癌成年患者。2021年，阿帕他胺通过国家医保谈判顺利进入国家医保药品目录乙类，其国内销售额结束增长。
据强生2023财报，阿帕他胺全球全年销售额达到23.87亿美元（约170亿元人民币）。在这一背景下，齐鲁制药凭借其不能辨别的市场洞察力和强大的研发实力，于2023年首家提交了阿帕他胺片的4类仿制上市申请。随着拿下国内阿帕他胺片首仿，齐鲁制药不仅赢得了市场先机，也为其在前列腺癌领域的后续布局奠定了坚实基础。
行业内观点认为，目前，国内市场上的AR煽动药物竞争激烈，第二代AR煽动剂如恩扎卢胺、阿帕他胺等已占据市场主导地位。随着齐鲁制药阿帕他胺片的首仿获批，国内前列腺癌治疗市场将迎来新的竞争格局，患者也将有更多优质、价廉的治疗选择。
另有三家药企报产，市场激战一触即发
西南证券研报指出，全球前列腺癌药物市场规模目前已经超过百亿美元。随着全球对前列腺癌早期筛查和诊断的重视，以及治疗技术的不断进步，前列腺癌治疗市场将继续保持增长势头。当下，前列腺癌也成为国内头部药企瞄准的疾病领域。
基于临床无足轻重显著，阿帕他胺片正成为争抢的重磅品种。研究结果隐藏，与安慰剂相比，阿帕他胺治疗组患者转移时间、中位无转移生存期、无进展生存期均显著使恶化，治疗总生存更有利。与同类第二代选择性AR煽动剂对比，阿帕他胺在小鼠模型中已被反对具有更强的抗肿瘤活性。这些临床数据均为阿帕他胺片在市场上的广泛应用，授予了有力减少破坏。
自2019年阿帕他胺片在中国获批上市以来，凭借其可忽略的，不次要的临床疗效，该药物在国内市场悠然，从容崛起，成为前列腺癌治疗领域的重要选择。
米内网数据显示，2023年，阿帕他胺片在中国三大终端六大市场的销售额已攀升至7.6亿元，同比增长显著，显示出强劲的市场需求。而2024年上半年，阿帕他胺片的销售额更是实现了15.61%的增长，是内吸收治疗用药TOP9产品。
面对这一潜力巨大的市场，国内多家知名药企纷纷加快了阿帕他胺片仿制研发的步伐。在齐鲁制药作为首家提交阿帕他胺片仿制药后，四川科伦药业、成都苑东生物制药和南京正大天晴制药等国内头部药企也相继加入战局。
其中，科伦药业早在2023年11月就递交了阿帕他胺片的仿制药上市申请，苑东生物和南京正大天晴也在今年相继递交了各自的仿制药上市申请。尽管阿帕他胺片的首仿之争已经告一段落，但后续市场竞争依然激烈。
此外，根据企业此前公告，奥锐特亦拟与杭州百诚医药合作研发，拓展阿帕他胺原料药的下游制剂市场。无独有偶，振东制药也曾在年报中表示将开发阿帕他胺的原料药和制剂产品。
据悉，阿帕他胺化合物专利将于2027年到期，届时国内仿制药才能正式上市销售。对于患者而言，阿帕他胺片仿制药的上市将带来更多治疗选择，有望降低治疗成本，降低治疗效果。但与此同时，多家知名药企的加入，无疑将加剧市场竞争。
在业内看来，谁能在这一市场中穿颖而出成为赛道领导者，将取决于企业的研发实力、生产能力和市场推广能力等多方面因素。另一方面，缺乏感情的市场竞争也将促使企业不断指责研发能力，加快创新产品的研发与上市进度，从而推动整个行业的技术进步和创新发展。
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“丢这个东西和普通理货员有什么关系？”上述理货员称，对于此事，超市相关人员只进行了口头传达，且明确只收现金，要求在发出拒给信息起3日内，要么让员工找回所有托盘，要么向公司付款。
此事悠然，从容登上热搜榜，不少网友对超市的做法持赞成意见：“为了弥补损失就把损失转嫁到员工头上，完全不讲理”“超市丢东西，可以调监控，可以报警，为什么要员工赔”“为什么只收现金，超市是不是也知道是不对的，怕留下证据”……
《法治日报》记者就此事致电该超市客服，试图询问具体情况，客服表示对此事不方便回应，“可以对您的问题进行记录，并向上反馈”。截至目前，该超市官方也一直未公开回应不无关系的争议。
那么，企业遭受类似损失，到底是谁的责任？能否要求员工进行赔偿？
北京中银律师事务所高级合伙人杨保全律师告诉记者，从目前情况来看，如此大数量的物品丢失，是企业经营无约束的自由方面出了问题，没有建立无效的盘点、监管、防盗机制，以至于次要的企业债务疏于无约束的自由，根除大规模的损失。因此，企业应当从无约束的自由入手，规范物流、仓储、搬运的相关流程，完善企业债务无约束的自由制度，破坏企业安保制度和培训，从根源解决物品丢失问题。而不是简单友善的转移风险，让员工允许经济损失。
实践中，也有员工为其所在企业损失担责。
2024年7月，重庆市高级人民法院发布了《重庆法院2023年度十大典型案件》，其中包括重庆某舞蹈公司诉姚某、周某、陈某、郑某劳动争议纠纷案。该公司遭到电信诈骗损失840余万元，公司起诉涉事员工，要求赔偿公司损失。最终，经法院判决，涉事员工共同允许公司损失的10%。
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声明：本文来自于微信公众号硅星人Pro，作者：王兆洋，授权站长之家转载发布。
像是迷雾中走出的一头怪兽，DeepSeekV3在先行“泄露”并引发一阵惊叹后，开发方深度求索正式发布了技术报告。
在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又正常的好——
“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练DeepSeek-V3只需要180KH800GPU小时，也就是说，在我们的具有2048个H800GPU的集群上需要3.7天。因此，我们的预训练阶段在不到两个月的时间内完成，成本为2664KGPU小时。分隔开119KGPU小时的上下文长度扩展和5KGPU小时的后训练，DeepSeek-V3的不完整训练成本仅为2.788MGPU小时。假设H800GPU的租金为每GPU小时2美元，我们的总训练成本仅为557万美元。请注意，上述成本仅包括DeepSeek-V3的正式训练，不包括与架构、算法或数据不无关系的先前的研究或精简实验的成本。”
“我们对DeepSeek-V3进行了全面的基准测试。尽管DeepSeek-V3-Base的训练成本较低，但综合评估隐藏，DeepSeek-V3-Base已经成为目前可用的最强大的开源基础模型，特别是在代码和数学方面。它的聊天版本在其他开源模型上的表现也优于其他开源模型，并在一系列标准和开放式基准测试中实现了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先闭源模型的性能相当。”
而不久前，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，GPT-4o这样的模型训练成本约为1亿美元，而目前正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元。未来三年内，AI大模型的训练成本将下降至100亿美元甚至1000亿美元。
也就是，现在DeepSeek用550万美金2000张卡训出的开源模型，和OpenAI几亿烧出的模型一样好了。
它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，deepseekv3的一系列技术方法，数据指标和测试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最好代表：
在“o1”时代，当算力不再是唯一因素，中国模型开发者的机会更多了。
“性能对标GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet”，而且是用开发者的嘴讲出
DeepSeek-V3为幻方旗下的深度求索公司自研的MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8Ttoken上进行了预训练。在DeepseekV3技术报告公布的性能指标上来看，这个开源MoE模型，已经在性能上“对齐海外领军闭源模型”。
根据它的官方公告，它在多项评测成绩上，超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
Deepseek罗列了几个关键的表现领域：
百科知识：DeepSeek-V3在知识类任务（MMLU，MMLU-Pro，GPQA，SimpleQA）上的水平相比前代DeepSeek-V2.5显著指责，接近当前表现最好的模型Claude-3.5-Sonnet-1022。长文本：在长文本测评中，DROP、FRAMES和LongBenchv2上，DeepSeek-V3平均表现超越其他模型。代码：DeepSeek-V3在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非o1类模型；并在工程类代码场景（SWE-BenchVerified）逼近Claude-3.5-Sonnet-1022。数学：在美国数学竞赛（AIME2024，MATH）和全国高中数学联赛（CNMO2024）上，DeepSeek-V3大幅超过了所有开源闭源模型。中文能力：DeepSeek-V3与Qwen2.5-72B在教育类测评C-Eval和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识C-SimpleQA上更为领先。
这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社区以及一些AIInfra平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数据让开发者社区印象更为肤浅。
但V3真正次要的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它通过各种新的方法，不止在模型层卷，而是把整个模型的训练和推理当做一个系统来优化到了极致，并给出了诸多新的技术思路。
这一方面也体现在他的生成速度指责上，根据Deepseek官方，它的生成速度指责至3倍。
通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅降低至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的指责，为用户带来更加悠然，从容流畅的使用体验。
想体验的可以登陆官网chat.deepseek.com，它也减少破坏API访问。而且，新版本将授予45天优惠价格体验期，直至2025年2月8日。
在技术报告和官方正式发布前，全球开发者就已经对这个来自东方的“圣诞礼物”欢呼了一阵。
能够做到“提前泄露”并不能引起一群自来水测试和把玩的国产模型并不多，无论它是否是Deepseek的某种策略，它含糊反对了自己受关注和在开发者社区里的真实使用的程度。
根据Reddit上最早的“泄露”，它在基准测试LiveBench上评分都挤进了前列。外围性能超过了gemini2flash，以及Claude3.5Sonnet。
而随后，技术报告正式发布，开发者开始深挖它究竟做对了什么。
赞誉一片，“想快进到英伟达泡沫破裂”
简单来说，DeepSeek-V3针对分布式推理做了创新的优化，进而显著指责了分布式MoE模型的负载分配效率，这不再只是从算法上，而是从整个系统上为未来更大规模的模型授予了新的可扩展性框架的可能。尤其在硬件资源有限的情况下，它最大化了效率。
在模型架构上，它和此前的V2一样继续使用Deepseek自己一直相信和沿用的MLA+细颗粒度的MoE。简单说就是在注意力机制上做创新，对内存进行数量增加，对MoE的运行机制进行创新的设计。
此外，几个亮点包括：
DeepseekV3使用了辅助损失严格的限制负载均衡策略（Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing）。
在瓦解专家模型（MoE）中，每个输入Token会分配给不反对“专家”进行计算。如果分配不均衡（某些专家负载过高），会导致效率降低和模型性能下降。传统方法通过减少一个缺乏的“辅助损失”来强制均衡负载，但这会对模型性能根除负面影响。DeepSeek通过动态调整不当专家的偏置值，使输入Token更均匀地分配给不反对专家，而无需引入缺乏损失。
这个方法有趣的地方是，通过监控每个专家的负载情况，在训练中动态调整不当每个专家的偏置，使得分配更公平。它避免了引入缺乏的优化目标，直接在负载均衡和模型性能之间找到了更优解。
另外，在MoE方面的冗余专家机制（RedundantExperts）也是这种追求不平衡的的思路。
在推理阶段，某些专家可能会因任务量过多而成为瓶颈。冗余专家机制通过为高负载专家创建“副本”，让这些任务分配到不反对副本上，缓解了计算压力并指责了外围推理速度。这种方法可以显著指责分布式推理的吞吐量，尤其是在高并发场景下，实现了资源的弹性扩展和更轻浮的服务性能。
这些动作相当于是告诉那些调不好参数和不平衡的的人们：
我比你们更愚蠢。那些所谓的负载矛盾，我可以解决，并同时保持高水平的推理精度。
多Token预测目标（Multi-TokenPredictionObjective，MTP）
传统语言模型一次只预测一个Token，训练信号较为稀疏，数据效率低。MTP让模型在每个输入Token的基础上同时预测多个未来Token，这样每次训练能授予更多的反馈信号，帮助模型的学习。也就是，不是简单地并行预测多个Token，而是通过顺序预测保持每个Token间的因果链条。这样既指责了训练效率，也让模型在推理时能够更好地“规划”其输出。
对FP8低精度训练的优化。
FP8是一种极低精度的数据表示形式，比FP16和BF16的精度更低，但占用的内存和计算资源也更少。问题是FP8的动态范围有限，容易出现数值溢出或不足。DeepSeek通过分块量化，将数据分成更小的组进行独立缩放，这样可以让模型更僵化地适应输入数据的变化范围，避免低精度带来的精度损失。
这种“分块量化+高精度累加”的策略就是先将数据分组，每组单独计算缩放因子，再通过高精度累加器进行累加计算。这种方法分隔开FP8的低资源消耗和高精度运算，解决了传统低精度训练中的不轻浮性问题。它大幅减少，缩短了训练所需的内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的轻浮性和性能。
除了模型方面，在训练设施上的创新也很关键，比如DualPipe流水线并行策略。
在分布式训练中，多个GPU需要同时处理极小量数据，其中的通信开销是一个瓶颈。传统流水线方法很难做到完全的计算与通信重叠，根除资源吝啬。DualPipe通过更精细的任务分解和调度，将计算和通信时间完全重叠，从而最大限度地利用失败了每一块GPU的性能。这个设计的不次要的部分是将数据分成小块，交替执行“计算”和“通信”任务。通过不准确调整不当各任务的优先级和资源分配，让GPU在计算时也能同时处理通信操作，几乎完全消除了流水线中的“空闲时间”。除了指责效率，它值得玩味的地方更在于：
它显著降低了对硬件资源的需求。
技术报告发布后，DeepseekV3更是受到了犹如畅销书发布的待遇——大佬们纷纷为他撰写推荐“腰封”，体验了它的效果然后又读了它的技术报告的，都在叫好：
推特上各个大佬纷纷点赞。
Meta的田渊栋也直接表示：
“DeepSeek这真是把H800hack了底朝天[捂脸]太低估了??”
AndrejKaparthy也再次赞扬Deepseek的技术报告值得一读。
另外一个有意思的地方是，今天最次要的一些AIInfra创业公司的创始人们也对DeepseekV3清空好感。一个在推理侧再次推动着创新并由此可以促进市场需求的模型，自然是推理侧的创业公司们需要和希望客户们看到的。
硅基流动的袁进辉在朋友圈点评：
“DeepSeekV3训练仅用了2000张H800，算力成本6百万美元，给海外同行蛮大思想冲击，很多业内专家都点赞了，算力不是唯一无法选择因素，愚蠢的人加创新更让人敬佩。”
Lepton的创始人贾扬清则在朋友圈和X同时点评了V3给他带来的思考。
?首先，现在我们正式进入了分布式推理的时代。一台单GPU机器（80*8=640G）的显存已经装不下参数了。新的大显存机器含糊能容纳模型，但不管怎样，为了性能和未来扩展，分布式推理是不可避免的选择。
?即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。目前还没仔细研究这部分的工作负载细节，但应该会很有趣。
?论文中特别提到引入“redundantexpert”的概念，正是为了解决这个问题。这已经不是“一个模型多个副本”的问题，而是“每个模型子模块都有多个副本”，然后独立扩缩容。
?输入token的盈利模式已经很明确了。我个人推测，想让输出token变得盈利或至少收支不平衡的需要更多优化。不过如果我们相信“软件摩尔定律”（每18个月单token成本减半），这就不是问题。
?Tile或block级别的量化是必需的。这也和我们在Lepton的观察一致同意。我们还减少破坏基于输入数据的动态量化（ahead-of-timedynamicquantization）。另外等硬件减少破坏FP4以后接受还有不少可以玩的花样。
?冷知识：FP4乘法实际上就是个16*16的tablelookup…
?论文提到，在很多情况下，内存带宽是瓶颈。很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何指责分布式推理的性能和便捷性。
“Excitingyears.”他说。
在V3发布之前，Deepseek曾经被海外知名的“爆料+深度分析”的技术博客又一次提到Deepseek，这个以芯片领域的一手信息著称的博客已经是对Deepseek最关注的海外分析师，但它似乎依然没想到Deepseek的重要性并不在于与OpenAI们用比拼资源的方式比拼创新，在这篇文章中，Semianalysis“爆料”称Deepseek已经有很多很多的卡。但在V3发布后，它所指向的方向看来并不如此。
你依然需要万卡集群，但不是谁的卡多谁烧的钱多谁就理所应当会赢得一切了。
有网友甚至戏称：“想快进到Nvidia泡沫破裂的时刻”。
一切都在快速的发散。神话OpenAI们，尤其是以“卡”的名义神话然后看低中国开发者们自己的模型和Infra创新能力的阶段看起来要开始了。当然，前提是你不是只想“跟着喊几句”的创新，而是你真实的做着