（来源：上观新闻）
AI科学🕯👨🦱家在使用🏃♀️✋Gemini🏝-3-Fla▫🕎sh作为底层语🧼🚯言模型时，平均得📟分达到30.5🙍2分，🏝🤬比同条⚫件下最强🤽♂️的基线系🍕统高出9.92分🇻🇳；使用GLM-5🖊🇯🇲时，平均📒得分达到3🇷🇸3.7🚞📭3分，比最强⚖基线高出11.👨👧🎀15分🇨🇮。
其一是S🧶parseCo🍂re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（MX🤒🚡U）中卸载，避免🔖🤓通用芯片常见的零👨⚕️操作瓶👯♂️颈🚝🎐。
这些日本供应商✨☦包括信越化学🇸🇭、东京应🇵🇬🚳化工业⚰、JSR、富士😍👘胶片和日🍟产化学，他们不🇳🇫✊仅是PG‼🌬ME和PGMEA🚦👩🎓的主要供应商，同🌙👩🎓时也是全球主要🍟的光刻胶供⌚🤰应商，合🚜计占据全球光刻👨👩👧🍰胶市场约76🕘🆒%的份额（2👩👧👦🐼023年数据）🔅。我们认为这是🔜由于 LLM 的🐖☸预训练和🧹后训练中都📱🇦🇺存在大量软件代🍯🇫🇴码造成的🍤🙅♂️。
