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（2）搜索效率：传统 MCTS 方法每次搜索迭代通常仅扩展和探索一个后续推理节点，每次前进一步，需要大量迭代，使用 MLLM 进行推理进一步增加了计算复杂度。

可惜的是，“100亿”乃至是“50亿”终究仍是纸上目标——没有强大的品牌认同和消费基本盘的酒鬼酒，随着白酒“好时代”的结束，便无法继续支撑这种价格体系和渠道的压货增长，崩盘似乎就在一瞬间。，OpenAI升级o3-mini模型思维链 提高AI推理透明度

晚点：你的产品经理说，P7+ 定造型，一个是现在的造型，一个是猎装版，第一次群体投票，你选了猎装，最后投票结果也是猎装。产品经理觉得不行，坚持又搞了一次投票，但那次你说，不投票了，以你们的意见为主。为什么？

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相比较之下，DeepSeek是在2000个GPU上训练完成的，ChatGPT是在25000个GPU上训练完成的，因而印度有超过18000个高性能GPU，可以说，印度的算力资源已经足够强大了，足以支撑印度大模型的需求。