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首先，Minimal output tokens. With thousands of configurations to sweep, each evaluation needed to be fast. No essays, no long-form generation.Unambiguous scoring. I couldn’t afford LLM-as-judge pipelines. The answer had to be objectively scored without another model in the loop.Orthogonal cognitive demands. If a configuration improves both tasks simultaneously, it’s structural, not task-specific.The Graveyard of Failed ProbesI didn’t arrive at the right probes immediately; it took months of trial and error, and many dead ends
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其次，EM: 长期来看，我们将进入一个“极致丰饶（Radical Abundance）”的时代。我不倾向于叫它全民基本收入（UBI），我称之为“全民高收入（Universal High Income）”。因为当劳动成本归零，智能的成本降到极低，商品和服务的价格就会跌到只剩下“材料成本+电费”。任何人都能得到他们想要的东西，未来最好的医疗甚至基本是免费的，你也不需要为了退休去存钱。
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第三，“随着算力产业逐步迈入‘AI+’应用时代，算力需求结构发生变化，要把算力区分为训练算力和推理算力。”全国政协委员、360集团创始人周鸿祎认为，产业焦点近年集中于大模型预训练，推动训练算力规模不断扩大，但当产业进入大模型应用阶段，对推理算力的需求将呈指数级增长，要充分重视推理芯片的战略价值。，详情可参考wps
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