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此外，还有非推理版本的14B和72B参数大模型，以满足金融机构在多样化场景下的部署需求。这是一个非常根本的问题，它将对我们如何制造产品、运营公司、发明新事物、探索造福社会的新发现等等带来深远、广泛的影响。虽然类似的尝试目前还不多，我也不确定这些新尝试是否对公司本季度或者未来季度的收益带来了重大贡献，但我对未来的发展轨迹充满信心。但在我看来，从某种程度上来说，研发超级智能不仅仅是要向人类学习——我们所打造的技术实际上比人类更聪明，所以它本身需要具备自我提升、自我改进的能力，我们需要探索如何让技术实现自身迭代。首先，如何让推荐的内容更贴合用户需求，向用户呈现与他们兴趣最相关的内容。展望2026年的资本支出增长情况，通过提高服务器、网络数据中心的支出，我们会不断提升自身的训练能力、扩大生成式人工智能（Gene
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作为已服务数百家企业的AI程序员，星火飞码iFlyCode已覆盖能源、金融等行业，用代码生成、单元测试等全流程辅助重塑开发模式。以下是电话会议实录：高盛分析师EricSheridan：我的第一个问题想问马克。我们还在不断提升系统能力，通过用户兴趣探索、学习用户偏好等，探究用户更多样化、更细分的兴趣领域。团队中的每个人都负责系统的一部分，每个人也可以独立运行测试，我们不需要每个研究人员都了解整个系统的逻辑。我相信，人工智能技术还是会朝着更快的方向发展，这也会影响我们的诸
