（来源：上观新闻）
第二个基准是🐿🐥MLE-Ben🇸🇴ch Lite，🤸♀️这个基准🤒更接近🇯🇵👬Kaggle竞👜📱赛的形式——AI🔦🍄需要在☦🍜现有数据🧡集上持续🐢优化机器学习方🏦案，争取在模拟🎎🚞的竞赛排行榜🇨🇳🏰上获得铜👨🦳牌、银牌🇯🇪🍇或金牌⚓🇳🇴。DC 会📸🚊审查时序报🇬🇮告，并利用这些☣💀信息对设🏌👯计进行🧪 RTL 修改🇨🇷⚾。它有两种工ℹ作模式：🈲当系统还没📫有可运行代码🅰时，它从分析文件🛥🚰和执行计‼划出发，从头搭建👨🍳🔽整个代码👨💼🤞仓库；当已🕟经有代码但实验出🦍🎃了问题时，它☪切换到📢修复模🇨🇫🐥式，根🌰据实验日志中⭕🕴记录的错误，👨💼有针对性🤘地修改🧟♂️🏥代码，并🚛beautitul的中文把每次重要💃🇨🇿的代码决🐔策记录在实现🚝日志中📜。为何拆分↔为两款芯片 此🌄📥次将第🇱🇮🇰🇬八代T🐁🔂beautitul的中文PU一分为二，🦐是谷歌🗺对AI👈工作负载日益分化🕳趋势的直接🦗回应👁️🗨️。
谷歌自研AI🅾（人工智能🌍）芯片如期上🤽♂️新🇺🇾⭐。当AI部署🍄在全新场景时，👷♀️事先没有🛋任何失败记🐭录可供分析，🎦🌇TRACE的冷👖🎩启动问🍰题如何解🏴👋决？随着部署场景🔼🥅的增加😰🐈，插件数量也会随💂❓之增长💣，如何管理越🍎👂来越庞大的插😒件库？当某个任2️⃣🔛务同时📺需要多种能🥙力时，单一插件🕶的路由策略🍰🛍是否足够🎩？这些都是下⌚🙅一阶段🍴研究可以深入💩的方向🕶。通过引入⛷失真图这一结构化🐒👲表示方式，研🌈🎥究团队不仅为🥂🅾beautitul的中文区域级图像质🐶🐐量评估提供🇻🇳🌜了一套完整的形式🍭👽化框架😰❓，还构建了迄✔🇧🇹今为止最大规模🇰🇷⏩的区域级配对〽👙失真数👩🏭🇩🇿据集，并设计了一🇲🇸🇸🇬个轻量高效的模🐡型来学习这↙♍种图谱结构⏩🍤。
