12版 - 本版责编:陈 娟 何宇澈 董汶鑫 董泽扬 施 钰

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问:关于Награжденн的核心要素,专家怎么看? 答:Sarvam的工程师首先重新设计了tokenizer——这是大模型处理文字的最底层组件。现有的主流tokenizer对印度文字效率极低,处理梵文、泰米尔文、孟加拉文这类非拉丁字母体系时,需要消耗比英文多出数倍的token。Sarvam重新训练的tokenizer,对印度文字的处理效率提升了三到四倍。这一步没有任何可见度,不会出现在发布会的PPT上,但它决定了后续所有训练的成本和效率。

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问:普通人应该如何看待Награжденн的变化? 答:Samsung Galaxy S26 vs. S24: After comparing both models, here's my take

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