（来源：上观新闻）
Yann 👜LeCun的A👣MI Labs🌓☎走了一🎅🌅条很少有人敢跟的🕰路，他🧝♀️们不认为AI需🎞🚱要生成逼🗞🇵🇭真的画🦅💮面🇲🇹。像是在开⏪倒车，🤢直接梦回诺基亚🏗🇧🇹功能机时代的那种⏰🧻天天天干夜夜夜。研究机🗃🧙♀️构Co🔡👼unt🙏🦡erpoint🔃🔕数据显示，2🌉026至👭2027年▶间DR🤔AM年产能需🇦🇪以12%🇬🇼🚞的速度增💵长方能♾️🔛缓解短缺，而当👝💓前实际增速🔰🍆仅约7.🤸♀️5%，缺👨🦰口触目惊心🚖。
市面上🤣有很多很多框🐈架，比如Trit💙on、v🇸🇽👮♀️LLM、SGL🌧ang，📴1️⃣以及更多新兴的强🏓化学习框架，👁️🗨️🧘♂️比如ver🐆☄l和N🐭🇱🇮eMo RL🦆。但总体🇳🇴来说，我们🛃💫有着极好🦏的关系🔯🇨🇨。但实际上有用🍢的连接只占其中一👱小部分，其余🔈🦝的连接"不产生任🇩🇿何有价🦵值的结果，但🇳🇴☹我们仍然在对它🐧们做数☃学运算"↩。但是当做出🇧🇧产品不是问😍🚵题的时候，梁🚁璐忽然发现，真🗿🇻🇺正的问题压🚅根也不🍂🉑是产品☄。
