（来源：上观新闻）
**十一、研究➕🈶的局限与💑🏳未来方向**🐽 研究团队🙉🚃对这项工🇰🇷🍼作的局限性💈🚻保持了坦👷♀️诚的态度🎟。1M场景下🚐，V4♣-Pro的单✉🐱token F🌯ⓂLOPs只☀有V3.2的⏹27%，🌿🍇KV cache🇬🇫🇰🇷只有10%🕟。研究团队还提出了😰一个有趣🌠的未来方向：🍛把失真图作为推🚢理链的📊👨🍳中间步👮♀️骤，让模型先生🔆成失真图，再🇸🇻基于失真图给出⚠最终的👥⁉韩国姓seo怎么读翻译自然语言描述👾。
谷歌高级副总裁兼🇦🇪💝AI与基🐿🇫🇮础设施首席技术官🏈Amin Va💪hdat表😆♑示，随着AI智能👨🚒体的兴起，🛰"业界☺💆将受益📊♋于针对训练和🔱推理各自需求专🔆门优化的芯片🍎⚖"👁️🗨️。安克表示，凭📷😊借更节能的存内计📽🌇算架构，Th🧣us 芯片可以🏋️♀️处理数百万个参数🌼，计算能力会明📉显提升，应对复🖌杂环境噪声时也会☠更从容🇭🇳。
