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对于企业部署而言，这至关重要。一个仅激活30亿参数的模型，其服务成本和延迟远低于一个稠密的700亿参数模型。英伟达的结果表明，像级联强化学习和多领域在线策略蒸馏这样的后训练技术，可以在目标领域上缩小性能差距，为组织提供了一条无需前沿级基础设施成本即可部署强大推理能力的路径。
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总的来看，Clues正在经历一个关键的转型期。在这个过程中，保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。