（来源：上观新闻）
**归🎿🇵🇫根结底🎍，这项研究说明了💡什么？** 这👩👧👦项由华为技术🧼🇭🇲（加拿大）团🗝队完成、发表于😸📶 IC💂LR 202🍃6 的🆎研究，🎇用一种非常朴素🧶🇸🇯的逻辑回应🦠🥈了一个长🤺期被忽视的问🆓题：A🏉I评价图片质💖🚖量时，不应🍧该只看🐡整体，因为整体感ℹ🏎知是由局部♏📲细节决➿🌅定的，而不✊🤖是反过来🎠。值得注意的是，🌿OpenAI🧜♀️ 此次显🥘☺著强化了中文🇸🇨🔵、日文、韩文✴🇪🇺等非英语字符的🇧🇳🤓渲染能🏈🚃力，中文准确率🦂🐮从 90% 跃升🇨🇻至约 99🧒🌄%👑。
训练数据量整整翻🇸🇪🇷🇴了一倍多（💱增长约🏪 1.2 倍）🌽🇫🇷。Boar🚁dfly💥采用分层结🤹♂️构，从四芯片构建👉块逐级扩展至最🆕🥺多115🇪🇦2块芯片🥯的完整Pod，并🎀通过光学电🌕路交换机（OCS📷🇯🇲）实现组间互联🛡。在几个🎡对比方法中，🔏直接在目标环境里🚢🤓用强化学习⚙🎛训练的模型（GR🥮PO on T🇦🇿sem是什么职位arge🥺t）能达到37📊.8%，一种使用🚷sem是什么职位通用合成环境®训练的方😴法（AWM）能达🇳🇫到38.💘4%，而一种通过🕋🚆sem是什么职位优化系统提示🎮🇲🇦词来植入☕能力描述的🇨🇴🗜方法（GE🇦🇬🤣PA）能达到39👩✈️😶.6%💒。
