（来源：上观新闻）
“这是一个非线⏯性设计空🇱🇧间，因此🇴🇲计算量增🔬💕长非常迅速，🇵🇬”他说㊙。从 Easy⏸🇰🇮 到 Har🧕d，所有方法的性👨🍳能都出现了不⚗同程度的下🍉📬滑😋。这种现象👩🦳🆔被研究团▫🇲🇿队命名为"🍥尾部效应🈚🌰"（Tai🇮🇳🇦🇫l Effect🇶🇦）㊙。这个基准出了名🏪😐地难——🥁❎此前最好的🦝AI系统只能完🇸🇪成约21%的评😭分要求，而👩💻↕顶尖的机👺🎺器学习博士🔐生在48小时内🌉🤳能完成约41%🔚。数据在模块之👨👩👧👧🏂间每传递一次🧽，就会发生一次📖信息损耗和🔫延迟🇧🇳🇲🇻。普通的🚶♀️🚍图像质量评♾️估，就像医🤵🇹🇲院给你做🥳了个全身扫描后只🇬🇮🦡告诉你"整体健康🇬🇲状况良👚🛌好，有些小问题🙇♀️"；而失真图🥉，则是把身体🏴🐀拆成心脏⛩、肺、肝脏🥞😿等各个器官，🧮🍂分别告诉你每👪个器官的状🇦🇩🛶态如何、出了什么💮问题、严重程度是😅🇮🇱几级，同时还对🛂比了你去年和今👨🍳年的体检🍜©结果，‼明确指出哪些器官🚷今年变好了、🇨🇷5️⃣哪些变📔🍡差了、哪些🎄🇮🇨没有变化🍷。
第二，底部抗反🌂👾射涂层，用于🥄减少光🎐👩👧👦刻过程中🇨🇫🕥的反射现象😃，提高图😵案精度😼。从 Easy 🖍😠到 Hard，🇹🇳🔣所有方法的🎈性能都出现了🎁不同程度的下滑👳。其一是Spar🇨🇭😡seCor🇰🇮e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📻。尤其值得关注的是5️⃣💰一个有趣的🐬🐩对比：仅仅针对↖🐇单一能力📧🇹🇴训练一个插💫📋件，就能☁😫达到4🦅0.3%的💔🕶通过率，已🇺🇸⛰经超过▪🇱🇦了AW🚽M和A🌜👓DP等使用大量通🔈⛹️♀️用训练数🅿2️⃣据的方法💶🌳。
