（来源：上观新闻）
这个画面，在接下🇸🇪🛶来的几天里🈺🍕，传遍🌡了全球科技圈😪👩🦱的社交媒体🌪。在学术界📋和工程界，有✖🇼🇸一个公认的🇧🇲🏐近似估算：生成（👫🍣或处理） 1🎶🏴 个 词🚒元所需的🍾🎪浮点运算次🤢数约是2⚾ 倍的👨🦱👺模型参🙇数量🍠🙈。很多时🐹🚇候，我们明明知🇳🇦💄道一家🗼公司很好，但如🦕⛳果它的价格太高🇬🇶，再买入也就🇳🇨不合适了⏲。
Q&A Q1🇹🇯🇱🇸：Nemotr🇸🇱on-Casc🇸🇴ade🐳 2与其他🇨🇫🏬AI模型相👪比有什么特🇿🇲🇩🇯别之处？ A⚱⌨：Nemotro🇬🇮💴n-Casca👨👧👧de 2的最大🇨🇭特点是用相对🇲🇶较小的模🍸型规模（30亿⛽🦜激活参数）实现了🐳通常需🧘♀️要数百亿参⌛🧐数才能达到的🍀🌊性能🗞。
门铃响起，她🏷🎨开门，门外站着👤两个「人🇧🇬」——一位58到🆎家的保洁阿🥾🥋姨，和一台保洁机🚅🌡器人🇫🇷。Q5 智现未📑🇲🇰来是国内首🤼♀️个实现12吋晶🛃圆厂全栈AI落🥞🇵🇷地的纯国产化🇰🇵🐰工业软件🈸👨提供商，12吋F🕖💰ab厂规😸模部署的技📻术门槛主🎴要在哪？📗㊗公司为何能🥗🇨🇾率先突破🥯🌓这些挑战实✉🏀现落地？ 汪🙍锋：12吋晶圆🥎厂全栈AI部署的🈁👗核心门👩🌾槛有三个： 数据👓层面：F🌸😱AB厂工艺复杂，⏳生产数据🗜🇸🇧量大、多模态且分👨👨👧散，通用大💩模型需🦵深度改造才🚪🇱🇾能适配；📡 技术适配层面🚨🥊：需兼容🔝🏺不同设备、不🌴同的制程，实现🇪🇭AI与工▪业软件🇲🇻📦深度融合而非简单☁叠加； 🍫系统集成层面🍱💨：需打🚃🇨🇵通现有🌠多套系统，深👨👦😑度集成且不干🚳扰生产👥。
