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　　模型训练并非一蹴而就，而是一个漫长、脆弱且充满不确定性的过程。Meta在分享其训练Llama 3 405B模型的经验时，披露了一组惊人的数据：在一个由16384个英伟达H100顶级GPU构成的庞大集群上，54 天的时间里平均每3个小时就会发生一次硬件故障。其中，GPU的故障率是CPU的120倍。在所有故障中，30.1%是由GPU高负荷运行直接引发的。整个训练过程对环境极为敏感，甚至每天微小的气温波动，都会对GPU的吞吐量造成肉眼可见的影响。

　　一是游戏体验的革新。通过引入更智能的AI队友、更具挑战性的AI对手（NPC），来极大地丰富《王者荣耀》等游戏的可玩性和沉浸感。二是研发模式的颠覆。坊间传言，《王者荣耀》每推出一个新英雄的研发费用都是百万元级别，其中绝大部分成本消耗在了美术团队的人物形象、皮肤和场景设计上。而这，恰恰是近年来AIGC（AI生成内容）技术发展最迅猛的领域。利用AI辅助甚至主导一部分原画设计、3D建模、动画制作等工作，将极大地缩短开发周期，从根本上降低研发成本。

　　算法方面，腾讯可以依托自研的混元大模型，也可以融合其他顶尖的开源模型能力；工具方面，微信中海量的支付接口、公众号、视频号，以及数以百万计、覆盖生活方方面面的小程序，构成了丰富、成熟、即取即用的「工具箱」；数据方面，横跨社交、游戏、内容消费等不同场景，为腾讯提供了诸多落地AI技术的数据支撑。另外，腾讯还可以在用户授权的前提下，学习用户提供的对话内容、社交关系和行为偏好，给个性化Agent提供最优质、最独特的「养料」。

　　我们可以想象一个场景：当用户将聊天记录共享给微信Agent后，对它说：「帮我约下周末和朋友一起吃个饭，找一家我们上次都觉得不错的日料店，然后看看他哪天晚上有空。」微信Agent便能够理解「朋友」就是你备注为「发小」的联系人，从你们的聊天记录中找到那家「上次都觉得不错」的日料店，调用日历小程序查询你和朋友的空闲时间，或直接在对方常活跃的时间段自动询问对方何时有空，最后完成餐厅预订并向双方发送日历提醒。