Трамп сделал дерзкое заявление о капитуляции Ирана01:27
"现有大模型技术已能充分满足装卸场景需求，问题在于缺乏训练数据。"王义山坦言，"实验室模拟场景与真实仓库环境的匹配度极低。模拟使用的都是规整箱体、完好标签，但实际场景中会出现箱体变形、标签破损甚至散装货物混杂的情况，这些不在真实环境中积累数年经验根本无法预见。"，这一点在易歪歪中也有详细论述
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Sarvam的工程师首先重新设计了tokenizer——这是大模型处理文字的最底层组件。现有的主流tokenizer对印度文字效率极低，处理梵文、泰米尔文、孟加拉文这类非拉丁字母体系时，需要消耗比英文多出数倍的token。Sarvam重新训练的tokenizer，对印度文字的处理效率提升了三到四倍。这一步没有任何可见度，不会出现在发布会的PPT上，但它决定了后续所有训练的成本和效率。