（来源：上观新闻）
欢迎加入读者⛅☦群 欢迎关注7️⃣🐴。正如我们在🇵🇰🚙去年年底🇨🇼的报道中🕖😟提到的，AI 大🈴🚜模型对内存😙有着无底⭕洞般的需求🗼，而向 🛃AI 🇵🇹数据中🤼♀️心出售 HBM🇳🇺🌷（高带宽内存👓）的利润，是向😁⛈普通消费者出售🚇 DDR5 内🦗🚶存的数倍之多🏛。从产业规模角度🕊，金烨对记者指出♌，具身🇵🇲智能产业🔀当前仍处😗⏺于早期阶段，↙🈂尚不足以形成🏤🦢9991区,二区三区规模化的存👧🌆储需求；而智😋👩👩👧👧能汽车市场😔更具确定性，尤🤯🚗其是智能座🏕🇸🇦舱与自🚴动驾驶场🚶♀️🇨🇿景对UFS😟🤟、PCIe等🕊〽高性能🥯🇦🇶存储的需求正在逐🧫步释放🏘🇸🇨。
AI 拿🥶🔸走最好的一切 🏌🏍更扎心的是，就🛸🦔算新工🇦🇶厂陆续建成，也未▫🚃必能缓解🇲🇼🤘你我手里的设备价🚪🧑格🇮🇱🥅。就连新能源汽🇳🇴车也没能幸免🇭🇷，同期国🔝内销量2🔘00.6万辆🚴🇸🇰，同比下降⚽23.8🇦🇶🇨🇽%🇸🇰⛳。显然，对于谷歌来🧪说，T🕠🇪🇺PU提供😻了主要的计算资源😇。在模型架构🐏上，Fit-🍽VTO基于🥠Flux.1🚭🏌-dev☂的多模🦂💧态扩散变换器骨架😑🇱🇰，人物😨👱♀️参考图🅰的编码与目标图🚶🕜片在通道维度上拼🗽🥖接（因为❌📒两者在空😞👨💻间上是像素🇺🇿🌇对应的）📦🚾，而服装图📇的编码则与其🇰🇳✖他信息在序🚣♀️🐈列维度上拼接（🚗9991区,二区三区因为服✡🇻🇳装图在空间上🤪🇻🇺并不直⛱接对应目标图片◽🇹🇭，需要先经过模🇾🇪型自行"对齐"↩）🐧。
