（来源：上观新闻）
这意味着，我们正🎾在构建计👣🌶算平台的工🌑⌛作是这样的：如果🍏我们不🥦去做，我真心相🍁🛃信就不会有人去做◀📂。其次，Opus😉 4.7在较🥬🎢高“思🏏考强度”下😎🤦♂️会进行更🎼😅多推理，尤💧🏯其是在⛳🕑智能体（🇮🇩🇹🇱agentic🔴🔂）场景的后续轮🙉次中🇸🇬🎡。不过即使我明⏮白这一点，我认🌩🐖为当时我🚣🎿们也无法做🤯😯到🆖。如果你想开🎪🈴发一种新的🎍注意力机制🇦🇲，以不同方式解🧗♀️耦，或者发明⛰一种全新☦🦡的架构，比如🈁🎉混合SSM（状⛱🚳态空间模型🤷♂️🇦🇩），你就需要😒🤦♀️一个通用可编🆖程的架构🦂🌹。
只可惜🛴🍨因为种种😢🎱原因，🦷💳这个念头始终没✂🐁能真正落实🚣♀️➕。在一个不♻🌼同的时代，⚒🈶面对不同🇲🇭🇱🇮的客户——比如做🎛🎂实验的👨🦰教授们，🤪🥤他们需🗃要的是CUD😌A♨。具体来说，Cla🏂❓wGUI-🖥RL将整个训练基🏃础设施拆解为三层📽：环境管理、奖励🧗♀️设计、策略优🔭化🤠🎰。
一个值得关注的📥细节是，加了🎇🇩🇴NUMI🕛NA的1🚟.3B小模型👻🦹♂️（49.🥖🐋7%）♟️居然超🌉🔰过了完全没有🇦🇷🇨🇾任何辅👖🧴助的5B大模型（🎼47.8%），🔃这说明NU👨🎤MINA的引导效⬇果弥补了相🦌当一部分参数量带🚴♀️💁来的能力差🇬🇫🚔距🧑🖍。很多工作都是🔄让最贴近👸🍠一线的人自己🧘♂️👨🦰做尽可能多的🇲🇩🥜决策🥫😷。" 和DeepS🐺🀄eek的讨论自🇳🇪然引出了一个更🍊🚼底层的🙋♂️🚌问题：当前的➖AI算法到底🤔‼有多高效？🦟🗼Feldman▫说，GPU做🇦🇩🌃推理时，利用率很🧴🌺低，多数算🥼✡力在浪费🕹👴。
