（来源：上观新闻）
部署/8️⃣推理端：论文明确🌏💨测试了三🚫类平台——👩⚖️👨🚀 云端👉🎱 GPU🍎：NVIDIA🇾🇹📥 A100（🏯🏠训练和基准评测6️⃣） 车载/🏀机器人级🐶边缘：🔀NVI⏳DIA Je🗜tson T☃hor / DR🍔IVE🍲🙅♂️ AGX Th🇻🇦🇧🇩or（6🎨6 ms 实时预🇦🇼🖐算 @ 📁🇸🇷16 Hz） 🥀🇬🇲端侧 CPU：F😻💱lash-L📶ite🖌 甚至能在纯 C🐼PU 上📥🚵满足实时 官方👨⚕️☠数据显示 F🍾lash-🕙🇭🇲Lite🐗 在 A1🐨00 上🌓❣比旗舰💴快 12😻👩👦 倍，在 N👨👨👧👧VIDIA 💔Thor 上快🇹🇱🇨🇩 5 倍👣。
认知能力的结🍽♟️构性外移 认知😫🇺🇾科学家Don💆🇲🇸ald A. 😣🐼Norma🥟n提出过一个深🈶🇬🇭日日久综邃的概念，📴叫做认知⛴🥴制品（Co🇧🇳gnit🐰🐯ive🌛👩👧 Artifac😋ts）5️⃣。而你要🥈改变，最重要的是🇸🇹跟最稀缺的 l📦🎛ocation➰🎼 挂钩🧷💇。目前，已经🦠🥼有一些🍡🐿伙伴使用智元的平🚭🏄♀️台工具链进行二📊🙃次开发，在新☠💟的客户现场跑通🇵🇳👨👧项目🌼🦇。
