（来源：上观新闻）
其二，改变了模💉型参数之后，模型🌺♦可能会在🦒某些方面退步，◽🇹🇩这在机🌙器学习领域叫做📈"灾难性🚾遗忘"🚮🆑——模😬🇪🇬型在学会新♌⏬技能的同🔌🇮🇴时忘掉了一些原😚◽本掌握的💶😠知识🖐🇲🇰。智源众智Fl🕘agO🚬🛤S社区宣布🇵🇪🧘♂️，已完成De⌚🦋epSe🇳🇪🍖ek-V4😙-Flash在8🔲款以上AI芯🔜片上的全量适配🎂与推理部👩💻🇰🇮署，除了昇腾和❎摩尔线🇦🇽程，还包括海光、🚰沐曦等🇸🇸厂商👩👩👧👦🗑。
在推理🇸🇿🇵🇾框架优化层面，寒🇹🇯🚏武纪在 v🅰✊LLM 中全面支👨🦰🇿🇦持 TP / 👨👨👧👦PP / S🚋👤P/DP/EP 🐕🏴5D 混合并行、🚱通信计算并行、低🚏🇲🇰精度量化以及 💽PD 分离部署等🧙♀️🚻优化技术，通过💊🇲🇼策略优🎬化，在满足延时🥊🇰🇲约束下达到最🧝♂️佳的词元🧔🇪🇭吞吐能力，显著🚕提升端🎸到端推🇻🇬理效率😇🇫🇷。
同时，AP6️⃣👨👦I 服务也已同步🇺🇸升级🇹🇨。背后的约束并非🔄🚊定价策略，而是🐎算力供🐕😗给——P🤴👩👦ro版🕍🥥的高性能🤱推理对芯片资源要👩✈️👩🎤求更高，当前服务✳🥰吞吐十分有限🚿👩👧。工程师们很早🇽🇰🛐就想到了一个优🐝🥩化方案：🙊把这些🎏文档预先🇹🇿"消化🗳"好，把消化🐯🇦🇴后的结果存🛑🤯储起来，下次🍵直接拿来⬆🥦用，省去重新阅🇧🇯读的过程📀。
