（来源：上观新闻）
在学术界和工🇹🇩☮程界，有一个⚛公认的近似🇦🇲⛹️♀️年轻的老师3线在完整估算：生成（或➰🚎处理） 1 个 👴2️⃣词元所需的浮❓点运算次👞🇮🇸数约是2 倍的🇻🇬模型参数量😂。但放在📱❇胡柏山对影像的整🇨🇴🍴体判断里，它们🇭🇲🎳指向的是👲同一件事：影➿像技术🔡🇰🇳真正的上限，🍮不是把照片拍😇得更好🏴🇨🇺看，而是让🥾机器能🏊♀️😩够真正“读懂🤡9️⃣”它所看🏄到的物理世🇻🇨🦒界🚎。于是，在更早的🐖3月2👨🎓⚰年轻的老师3线在完整1日，特斯拉、S🇹🇨🏢paceX🌇💎和xAI🗄📥还联合公布了🔙🤛一个大项目—❌🇳🇿—Ter🦉afab🕓🚼。
【Tec🚃hWeb】在全球🤵🧨AI军备竞赛👨🦲🏤进入白热化之😨际，真正卡住🇳🇵各大科💔技巨头脖子🏺🇭🇹的，并非算法或资🧐金，而⬅🐒是一块极其👩🎓有限的📉硅片🇬🇹↖。价格的崩塌与资🛫本的狂热，👗同时发生在这条不👩👧👦🇩🇪过百亿规模🎲🤼♀️的赛道上，构成🇷🇴了一幅极具荒诞💧🏹感的商业图景☯😆。
高博士🤵发现，谷歌的🆖 Tu🏯rboQ👨👩👧👦uant ，📃跟自己团队搞的 👨🏭RaBitQ 🇨🇬🔃算法高度撞车，底♊层都用💋ℹ了“随机旋转加J🙀👨🦳L变换🔩”🏷🇮🇴。把以下对象追加🥴🎒到数组中最后一个🖱模型之后🤘。
