为了实现人工通用智能(AGI),关键在于构建一个高效的“AI工厂”。这一目标要求我们超越对模型参数数量如“万卡”或“千P”的盲目追求,转而关注智能系统在通用性、效率和稳定性方面的综合需求。通过系统化的设计方法,可以更好地满足这些需求,从而推动AGI的发展进程。高效的AI工厂不仅需要强大的计算能力,还需要在算法优化、资源分配和任务协调等方面实现突破。只有在这些领域取得进展,才能真正迈向AGI的未来。
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