（来源：上观新闻）
短短一个🇸🇽月，万🇾🇪物皆可AI预制⛅的风，从短剧圈⚠🥏吹向了电影长🇬🇶🏠剧圈，AI艺人从🎥⚪6个暴增了1🇨🇿17个👨🎨🙆♂️。以最简单👨👧⚱的 E🥾🍪asy 级别为例📿，PANDA🏜 在区域比👋较任务上🚒🇬🇵的准确率达到了5🤞📂8%，🎠🇵🇪而开源的⏹🍨蒸馏专✉🍰项模型 D🎓🤺epictQA🌅 只能在用👯♂️ PAN🌔🌖DAS❤ET 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🇬🇱。
。。具体而言，标准🥾🇹🇱PPO🥬把AI解题看作一😦个漫长🧟♀️⚙的"连续决🛅🇮🇱策过程"—🚝—就像下棋，🤴每走一步🚆都有意义，每一🐇👤步都可能🇲🇻影响最终胜🤝负🌏🏴☠️。TPU📷*️⃣ 8t：面向超大🔚🌎规模训练的算力🇸🇭引擎 TPU🍎 8t定位为🍨预训练与嵌入密集😿⚫型工作负载的😸专用加速🍟🌝器，谷歌🧗♂️称其能够🇰🇬"将前沿模🎠型开发周期从数月📇☹压缩至数🎀周"🇹🇲🧱。
研究团队🏪实验验证了这👨🇵🇬一点，并尝试了💬四种将多种能☔力合并进单🚫一模型的方👩🏭🤼♀️法🏭🍱。事实上💜，今天的双足机器🇦🇷👨🏭人能后🐝空翻，灵巧😋手能写毛笔📇👯字，力控关节精💳💦度已达毫米级🚵♀️，问题出在智能🇰🇲。但如果能拆出多个🍱🇻🇬 Age🤼♂️👌nt，分叉🛏的时候让子 Ag🎱🇮🇶ent 各🇧🇸自探索不同方🐆geo优化向，流水⛱😁线的时候让不同🤘↘ Ag🇮🇲ent 😛🇳🇷负责不同环节，主🔑 Agen🏟t 管总方👩🎤向，整个执行过🐅程就会更快，也会📺🖨更稳🦸♂️🇱🇸。
