（来源：上观新闻）
然而，如🦚😷果换成更强🇰🇵的前沿模型，图景🎶🏞就完全不同🕦。一边是前🛋➡沿能力不断集中，🙍一边是🥛工作层持续商👨❤️👨品化👚。陈海波🛂对 Deep🔋Tech✡ 表示🗂：“当🎱编程智能体🧻🧨可以生成🍃 10 🇨🇩万行以上代码📡🤯时，开发🛍☮者对内💇⛽部的函数行为👩本就一知半解，🌕为成百上千🕒个函数编👨👧👧写形式化规约更🌻🤽♀️不可行👓➖。
正是这种认知让🕹我们意识到🧟♀️6️⃣：我们🧝♂️必须思考🧓该如何🌌🍑让Codex🇰🇬的用途超越供程序🌅🏃员写代码这一♊🧾范畴，从而实现跨🚤职能的🦙🤜更广泛协作🦑☠。与多数依🦙🦇赖规模堆叠的🇷🇴大模型不同，De🐓🆕epSeek🕉是从“效⚗率”入手，🕥通过一系列算🦖🇰🇿法与工程优💆♂️♑化，实现了接近🏍SOTA水平的🇰🇼性能，同时大🎺幅压低成本🦢。
AWS的做法颇🧸为特别：在推理任😏务中，用自家🎐🐧的Traini🚣♀️🇸🇪um芯片➖处理"理☑🇧🇶解用户输入"↩💱这个环0️⃣4️⃣节，再交😟🍶由Ce🍃🥜rebra🍲🇸🇷s的C🇬🇸S-3芯📬😑片负责"生🔟成输出"这个环节🍈，两者通过高速⭕网络连接🌘🥃，分工协作🏜，据称推理速度⬛是现有方案的🔶🎤5倍以🆗👠上🛅。
