（来源：上观新闻）
谷歌研究院只提到🥿🕶了Tu♾️rboQuan👅🚶t 有多厉害，能🛍🕗节省多💗少内存🎅，但只字未提支🥙🇨🇬撑 Tu🌌🥊rboQuant🔨🔥 的这篇论文🤞本身的种种🚗🔽错误🤜🥛。以LL😺🇳🇨aMA🇳🇺X模型为例，经过💆🏓WALAR训🇫🇴📶练后，🥰🦔它在xC🇨🇺OMET评估👵💇♂️指标上的平均分👨👨👦👦🇱🇺数从64.97提🐨升到了71.34🕔，这相当于提升了👣🚋近10%的🕵️♀️翻译质🥨量🈷。
这个数据，简单🇲🇿来说，就是世🇲🇶界上花钱使用中国🇬🇦🧛♂️大模型📐🍟的人数正在变👩❤️💋👩多🥇。1 把“服务4️⃣”塞进两层楼1️⃣，能有多香🧙♀️🇵🇸 如果说上🛷🥯一部分🏠还有点抽象，那下🇺🇿🙅面这些📻细节，让🚮这套组织😁能力变🛢得肉眼可见🥭。
这种节奏听起🖲来有点夸张🦑，但在🇳🇦🍡海淀，已经越来🕑越接近一种日常🇰🇿👨🔬。Count🇲🇫🚯erpoint 💵Rese🍑arc®🕚h副总监👩🏫Ethan Qi🚬在采访中也表示🌤：中国完整的供应🍧🇪🇹链体系♑，使从🥢🐉业者能以明显🆘低于其他地区的成🇮🇹本开发和制造机器🦘人👩🏫⬆。
