（来源：上观新闻）
首先是特征提🇦🇺取器的选🎲择🇩🇪⌨。为此，研🌽究团队在两个公认🛑的图像质👨🏫🆗量评估基准数⚔😄据集上进行了零🙆样本测试（即➰不对模♠🌌型做任何额外🍰↗训练，直🗼🦇接用在👨💻 PANDA🇵🇱SET 上训▶🏳️🌈练好的 P⤴🇲🇸ANDA 来评🤨估新数据集）🤸♀️😍。
这个基准出👌了名地难—🤐—此前最好🐟🇨🇦的AI系统只能完*️⃣成约21%的评🇹🇴分要求，而顶尖🥙的机器学习博士🚨🤳生在48⛲👨💼小时内能😸🍙完成约41☃%🍝😬。Design 💬🇧🇸Conduct‼🤠or 有时会🦡👫陷入人类工程师🇾🇹会避免的“兔子洞😖”📢🥯。
VerCore🔔 使用🚵RISC-V📕 指令集架构 (♿ISA) 参考🧛♂️🆓仿真器Spi🚎ke进行了仿真验🐁🔤证，并使用开源的◾ASAP72️⃣ PDK🇻🇨😑 （一款模拟🏄♀️👨👩👧👧sem是什么意思 7nm 制程🇮🇶节点的学🏵术设计⚡套件）进行了布🇰🇷局设计⚰。
