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当然，技术端的降本革新也在同步进行：通用型/异体疗法通过“现货”供应，大幅降低生产成本；体内CAR-T则通过简化流程，避免个体化制备，带来成本下降的想象空间。
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还有一个问题：大模型开发，比拼的既是基础研发，也是工程执行。我们目前能看到的公开信息，主要是基础研发层面的，例如DeepSeek团队发布的学术论文；我们对于背后的工程课题、工程瓶颈，知之甚少。迄今为止，关于DeepSeek新版本训练过程的一切媒体报道，其实都是捕风捉影，没有得到官方的任何承认，也缺乏第三方信源参考。举个例子：谷歌在大模型基础研发方面一直保持领先，但是在Bard以及Gemini早期，工程执行方面犯下了很多错误，直到2024年下半年才赶上来。如果DeepSeek过去一段时间致力于解决一些工程环节的细节问题，我不会感到奇怪。