（来源：上观新闻）
网络层面，💧🧓谷歌为TP🙋⛄U 8🥧🦊t引入了全新🏮📆的Virgo👩🎨🦀seo是干啥的网络架构，采🎊用高基数交换机🉑与扁平化两🇨🇦🙋层非阻塞拓扑，🇦🇿🎧将数据中📳📸心网络（🦐DCN）带宽🦸♀️🔆较上一💇代提升最高4倍，💸☪芯片间互联（I🧻🏴CI）带宽提升🇱🇸🦚2倍❄🌓。但研究团队🏄发现，🐐🇱🇮当你给📠🔆这些模型提出更具🎏体的要🥞👨👩👧👦求——比如"♏请告诉🗂🆖我这张🏣图片里🍀每个区域的质量📨🥪如何，哪个💦区域出了什么问➰题，严重程🦗度如何"——它们🚚的表现就🛃会令人失望🐤。
以最简🦋单的 Easy 🧰🚿级别为例，PAN🇸🇱DA 🇸🇬在区域比较任👙务上的🇬🇦准确率达到了🇫🇴🧐58%，而开源的🇦🇷💻蒸馏专项模型 D🍍🎛epictQA🥏🙅 只能在用👨⚕️ PAND⏬ASET🤠 额外训练🚕后才达到49%🥪🇸🇯，如果🚙不额外训练👨🦲则根本无法完🧻👩🌾成这项任务🚖。
