（来源：上观新闻）
预训练、后训练🆎与实时推理🤩在计算💿🆖特性上已显著😫分化：训练任🦝👕务追求🎯极致吞吐量与🇧🇮🇵🇱规模扩展，🥌🇽🇰推理任📪✡务则对延迟和并🍍发更为敏🏢🙂感🇲🇾🇭🇺。WUM🇱🇧👨🦱做的，正🎅🌇是同一🈸🤡件事： 🇯🇵🇭🇹将视觉、语言、动👩🦰🐄作、物🏴🧺理预测等所有🏴💐能力，放在🚴🇰🇼同一个网络中，从🇨🇮零开始⬅🇵🇹联合训😛😄练，融为一体⛓。
不过他们做了🇨🇻📠自己的版本，🇿🇼hyb🎹🏢rid Newt🇪🇺🇬🇼on-🥯Sch🇬🇶ulz迭代，1✒📔0步分🦛两段👀🦋。这种数据像🥥💎“牛奶🎰”，有营养🏊♀️，但难采☑🤕集👎🎦。Skill💠 会更新也🔲是一样🇹🇷。谷歌同时宣布，原⛸🧯生PyTorch🎭对TPU的支持⛹️♀️🐟现已进入👄预览阶段，用🧿户可直🚼接将现有P🐴👩🔧yTor😺👨🎤ch模型迁移🈚至TPU🇰🇾运行，无需修改⛑🇸🇻代码🇲🇹。
