（来源：上观新闻）
马斯克提🙏🆚醒我们☂🍏：复用要🐷👨🎤走向高频⌨🗝，规模要压🦑出成本，速🇰🇪度是生🙏🏅死线🥖。饼干越大，砸🎷🇳🇦到M&👨✈️🧂M的概率就越高👨🍳。而无本体数据💑🥤(不依赖于🧠🍞特定机器人硬件☸本体的数🐐据，包括人类数据🗑与仿真合成🐮🚾数据)🇧🇼🇧🇻由于缺乏规模化产🙅🌓能，曾出现过报价🥤🔂比真机数♓🤩据还贵的情况🧳。需求在涨👨❤️💋👨，制程🙅🇧🇻在升级，议价权🤸♂️在自己手里🇸🇷，台积电的毛利率🌍想不涨都难⏸。他在20VC节目⬅中用一个简单的类⛰比来说明🥉🎋为什么当前🚪🦘的神经网络🤾♀️🐲在计算上浪费极大👰🙆：今天很多模型🇼🇫🛬是"全连接🇵🇹🦊"的，也就是每🥴🍧一层的每个元🌐素和每个其他↩🦔元素都连🦀♎在一起👁️🗨️。
Q：这📅🦵个问题可能显而🇮🇴🍚易见，但我📜👩🎓们多年来👙☃一直处于GP🌤U短缺👩🏫的状态，现在🎧随着模型的进☄🎻步，供需缺🥶➰口似乎更大➿➰了😣🐼。对于"2个物体🤮🌹"的场景，原始模📍型准确率🇬🇲⛽68.7%，还算🔑🚋过得去；但🅿到了"3个物🤡体"，准⛈🔧确率急剧跌🇨🇨落到44🕵️♀️.5%；◽到了"8个🥒🇲🇽物体"，🖼🤤准确率只🇰🇲剩下可怜的11.🧧👩👧👦3%🈸🏓。
