（来源：上观新闻）
其一是🎽Spars🐽🙏eCore加🐐🔥速器，专门处理🇩🇬📀嵌入查🍿找中不规则的🇯🇵内存访🔫问模式，将😔🇸🇮数据依赖〰🧠的全局聚合操作🐌🏃♀️从矩阵乘📎法单元（MXU）🏋️♀️🗃中卸载，避免🇭🇺🚵♀️通用芯片❗常见的零操🌋作瓶颈🎐🛸。过去的🚽🐏图像生成模型🐴🏋，本质是“黑🇬🇼👩👧箱抽卡”🌻🤢：输入一句英文🇻🇦，模型直接吐出👩💼🇵🇰一张图🏌。在训练大模型😑这种极度耗⬅👺费算力🃏🍂的场景下，👨这意味着训🇧🇼练时间大幅延长⛲，成本急剧🚨🎇攀升😧⚗。
训练方式💋🔭是一种叫做🇨🇨😛GRPO的强化学🕚习算法：AI在🚐练习场景中一🇼🇸🇦🇸次生成多个不🔗同的答案，系😣🕷统根据🇨🇷🏏每个答案的好坏🎊给出分数🔤，然后通📠‼scm过对比组内😃分数的高🔼低来计算每个🌵答案应该被⛴👞强化还🌤是削弱🇹🇰🆖。流程分两⏩🤑步🔗。这种“所见🏙即所得”的可靠🥺性，让设计师🏯🌝终于可以放心将重⛹复性工作💇♂️☹交给 AI🌋💰。
