（来源：上观新闻）
部署/推理📨端：论文明确测试👩👧👦了三类🇵🇲🇩🇲平台—— 云端😞 GPU：NV🚳🧒IDI🤼♀️🏹国内丰满被猛烈进入A A104️⃣🇲🇸0（训练和基🕐准评测） 车载/🔚🚩机器人🌄🌀级边缘🏩：NVIDI🛅A Jet🇬🇮son🐋 Thor 🕥/ DRI🇵🇦♒VE 🛄国内丰满被猛烈进入AGX Thor🆚（66 〰ms 实时㊗预算 ❔💣@ 16 ⚖Hz） 端侧📘🏨 CPU➖：Flash😃-Lite👩👧👧💷 甚至能在纯 C▪PU 上🌾满足实时 官方数👨🦱据显示 Fl🙋♂️🤜ash-Li🅱te 在👨👩👦👦🍇 A100📼🏥 上比旗舰↘🏄快 1🌽2 倍🚕，在 NVID🇬🇾IA Thor 🇸🇱上快 👒♻5 倍🅰🗂。
”、“最讽❇刺的是按时段分配🙌智商📀。俞浩：其实不是🧗♂️，真实的故事一👩🏭👨⚖️点都不动人↪。“降智🚳🖋”前的Opus🇹🇰🔆能完整执行所有规🏠则，覆盖完🇦🇽整的场景🇵🇼分支和😟🚳决策树⚰🥅。
这意味着🚝🐛一个根本性的权🌥⬛力转移正在发📒生：安全对🤺🇰🇼抗的主导权🇦🇼，正在从“🗒人的经验”移🤐交到“AI🚾🕵️♀️的规模🤳🇲🇽智能”手中🔼。通过放置两🇦🇺个玩偶，孩🇧🇼😔子可以主动🇭🇲让它们👄🐋基于不同世界⛓观进行辩论📋3️⃣，或者赋予技能🤾♂️🛑让它们对战🦄🇲🇺。
