（来源：上观新闻）
Verkor.🔧🔽io的联合创🙍始人Sures🤯h K📩rish🔬🎬na表示，团队🎢🇧🇪的核心论点是，这🏥👇种方法比仅在整体♍SEO是什么设计流程中使👩👧用专门的 AI ⚱🈁系统来完成🚜特定任务更有效🇮🇹⛄。研究团队使用♥💥了一个名为 D💆♂️INOv2 的🤴🌭预训练视觉⛅🤠模型（可以把它⏳☹理解为一个经过大🍷⚡量图片训练的"😥看图专家"），👨🏫将输入的两张图片🍙🔺分别转换为🔋包含丰富视觉信🌿🇺🇦息的特征矩阵🚐🇫🇷。
这个视角的转㊗变非常重要，因🌄为它意味着：当你⚔不再试图🍎给每个步🇵🇱🧞♂️骤单独打分，"👳♀️🚧打分员❄失灵"的🇱🇧🐂问题就自然消🇸🇨失了💴🔯。用于调试的 🕖VCD 跟🏕🇳🇪踪文件很容易达到🚼⚔数百 GB，而👩👧👦 EDA 工♒具在综合、布局和♨🥐布线过程中会使用🎓大量的😌🇱🇷 DRA🇦🇽M 来优化设计🇰🇷🍨。
结果显示，🍣🏀这个"小个🇦🇱子"组🇳🇫合不仅💵正常工作，还取✔得了所有方案🆕中的最🇳🇪高测试分数，同🧰🚤时把显卡内存占用🚴♀️从91.5🇺🇾🇧🇬%降低到78.7🌲🔺%🚎。测试结果显示🇧🇿🇰🇼，在难度最高😻👮♀️的Hopper📞和Mount👤ainCar🤺任务上，🧟♂️🇱🇻标准PP🧸🇱🇾O几乎完⤴🇰🇳全失败，成🦃8️⃣功率停在接近零的🇩🇪水平；而🥽⛳SPPO🇨🇭🍢成功解决了这⏭❗两个任务，成🤽♂️功率稳步攀🇨🇲升*️⃣。
