r /> 其实徐申学的一大堆话里，都有些避重就轻……整个机器人的核心技术，虽然各种芯片也很重要，但并不是最重要的。
最重要的还是被徐申学称之为核心的GP运动模型以及Yun LOS人机交互模型！
而这两个模型的背后的核心算法，则是智云集团里最为机密的核心技术，属于永远都不会公布的那种……甚至连名字都不会公布。
迄今为止，外界依旧不知道智云集团用什么算法来训练AI……更不知道智云集团用来训练AI的核心算法，都已经迭代了十多次了，现在使用的核心算法对比多年前的算法的训练效率，已经天差地别。
而这，正是徐申学的科研系统里的S级别科研名额带来的卓越成效……在S级科研名额的加持下，智云集团里人工智能研究院里的那些顶级工程师们，玩的东西早已经超过了当代的主流水平，超越同行好几个层次。
一些在外界已经属于顶级的算法工程师，如果加入了智云集团的人工智能研究院，都需要学习比较长一段时间才能够看得懂正在研究的一些项目，而要参与项目研发那就更久了……
智云集团在人工智能领域里的技术，已经和当代主流技术水准出现了代差，而且是好几代的那种。
这种技术代差所带来的直接体现就是算法训练效率的差异。
人工智能，或者说现在的大数据模型，原理上很多业内人士都已经知道了：搞个算法，然后投喂数据，用GPU进行训练。
但是同样的算力下，不同的核心算法做的数模模型，性能可是截然不同的。
一个好的算法，用一台服务器就能完成大量的数据模型训练。
但是一个不咋地的算法，用同样的服务器资源训练，啥都训练不出来。
其中的差距，夸张的时候甚至能够达到百倍，千倍的！
而以目前的技术条件上，人工智能比拼的就是投喂的数据量、训练效率、算力资源。
最终反馈的就是训练成本。
举个例子，假设具备同样性能的生成式AI，智云集团的A算法用一亿美元的训练成本就能训练出来一个不错的模型，但是谷狗公司的B算法就有可能使用一百亿美元的训练成本才能训练出来同样性能的模型。
这里头的差距，带来的

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