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Rust Foundation. “2024 State of Rust Survey Results.” February 2025.
，这一点在新收录的资料中也有详细论述
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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。
每个智能体负责一个垂直领域——法律、财务、设计、开发、运营——24小时不间断运转，彼此之间自动协调。，更多细节参见新收录的资料