（来源：上观新闻）
Huggi☮🇦🇸ngFac💊👨👨👧👧e的CEO🐘👩👦在下面🧷表示认同🥥⏰。V4 🎏Flash，28🇸🇲4B（2🦅🍜840亿）总🈁参数，13B激⏪🏓活🍸。这比上个月市场🎟热炒的谷歌Tur🥺boQ🇫🇴uant论文，影🇷🇸泛目录站响更为深远〰。谷歌自🔗己也不是没有🌦🔶努力：他们推☹出了内部🏧🖊编码工🇫🇮具 Anti🎤grav🐷😶ity，今年✈ 2 月还宣称公🚤🍯司约 50% 💾🗓的新代码🐋，已经由🇻🇨🧷 AI🏉 编写🥩🔶。
所以问题变成：🇸🇹☄我们要不要加一💍🇬🇺个按钮，让用户🥨🇵🇳“显式知😈🌼道”这🇱🇨💗个能力存在📏🍻？这就回🍭🇺🇬到你问的信任问题🇲🇹。阶跃式变迁✊🤕的新模型🧩🍮 Matt：我🛹们从刚刚公🈂🐀布的 👕Pro🏳ject 🇹🇯Glasswin♥g 和你在🇱🇦🇹🇦推特上提到的🦈🖌泛目录站 Claude ⏬Myt🇻🇺hos pr🦁eview 聊起🏴☠️📖，你说这个模⚠型在 Anthr👴🇵🇱opic 内部🇲🇽带来了“🧖♀️👍很难被夸大📢🇸🇰的阶跃🈁🗜式变化”，这🦖🙋♂️是什么🇧🇼意思？🛃✂ Felix：M🅱ythos 是一🌲个还没发布的 f🚘rontier🧨♐ mod🇦🇽el，本👨🎓🌅质上是一个通用🐒模型，并不是👨🚀👩👩👧👧专门为 cy🇱🇨ber se🇳🇱🇧🇳curity、☀🇲🇼codi🉑🚰ng 或▶⛏软件开发某👖个单一场景训练的🌀⁉。
Mat👍t：但这又和🥄🚤刚才说的数🦍🇧🇲据驱动有点冲突？🎌一方面你🦂会测试、看🕸数据，但另⏲😏一方面又有一些👙更难量化的判断🇸🇾。可以期待👩👧👧的是，🍶8t/8i将全🗞🍵面硬杠Ve⚱ra 👏Rubin🧀🇬🇧/LPU的训🤟🧚♀️练和推😎理🏳️🌈🐧。但 G🇰🇮erko 🇩🇬的逻辑极👩其严密：随着全球🕗🚓 AI 产业🇩🇪🔙的计算重心逐🏅😢渐从“模型😎↩训练（Tra🇪🇪🦔ining）”向🐽大规模的“模型🇧🇲🧪推理（In🤰ference🕯）”转移，金🏊🇸🇽融市场对高📔🤯密度、低延迟🤝算力的🚞🇨🇬需求将呈指🤛数级爆发😃。
