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? ¡¶Öܸ®ÄÌÄïºóÐøÍê½á¡·虎嗅:现在其实中国也出现了很多本土EDA公司,甚至有许多是从新思科技出去的工程师创立,你们怎么看来自中国本土企业的竞争?
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? ÂþÍÜMANWA2¹Ù·½Èë¿Ú这恰恰是硬科技最欠缺也最渴望的资源,原因很简单,硬科技要想“走出实验室”,融入服务、零售、家居、工业生产等真实场景,离不开海量、真实、复杂的物理交互数据。
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? ÃÀ¹úʽ½û¼É此外,关于这家子公司,弗洛伦蒂诺强调它绝不会影响俱乐部的治理:“如果到时候会员决定让一个最高持股5%的投资者进入,以评估我们的俱乐部、这个品牌、全球价值或其他方面,该投资者不会在俱乐部发号施令,也不会参与任何决策。”
? ¡¶¸ÕºÃÅÝÅÝÌÇÈ«ÊýÎÄÕ¡·马尔基尼奥斯:好问题。不过我觉得这种战术层面的事情,还是应该让我们的主教练来回答。我认为他拥有足够的智慧和能力,非常了解自己手里的球员,也非常清楚比赛需要什么、巴西国家队目前需要什么,以及球员们在场上能够做到什么。
? Èվ硶̫Ïë±»Äã°®ÁË¡·°Ù¶ÈÔÆ为了验证"强大基础模型加上小型LoRA适配器,比弱小模型加上全参数训练更高效"这一假设,研究团队做了一组对比实验。他们对比了三种方案:对一个15亿参数的小模型做完整强化学习训练、对一个70亿参数的模型用rank=64的LoRA适配器(可训练参数约1.6亿)做训练、以及对一个320亿参数的模型用rank=8的LoRA适配器(可训练参数仅约7000万)做训练。结果让人印象深刻——在AIME 2025和GPQA Diamond这两个高难度数学与科学推理测试上,参数量最大的模型配合最小的适配器,反而取得了最高的归一化增益(分别为20.61%和33.02%),而参数量最小的完整训练模型增益最低(8.33%和25.00%)。这直接证明了:当预算固定时,基础模型的强度,比可训练参数的数量更重要。
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