（来源：上观新闻）
**十、失真图的💄更广泛应🎎用前景🖌** 研究团队在🇱🇰论文的附录部分，🛏还专门讨论🎇⚒了失真图作为通用🇧🇶比较形式化🦶🏘框架的潜🦙力🤟。训练与推理对📉🇺🇬硬件的需求差异显著，统一🧦芯片意味着在▶🌸某一场景下必然🧸存在资源浪费🚹🇹🇲。
相反，🍎DC 对每个变🇨🇮🤑体都进行了完整的🤸♂️ Veril🌲🌫og 实现（有⏯💁♂️些变体的分📿支惩罚为💘🐝 2 个周期♈🦸♀️，有些为 1 个🔬周期）🍥🕐。综合来看，引入失🦘📄真图带来🍙了约15🇸🇦🚶%的整体性能🕵提升💶🇻🇺。
当然，这个💼🇩🇴系统离人🎙类顶尖🏋研究人🇻🇺员的水平还有🇧🇿⛷距离——🤶🌭在PaperB☂🇪🇦ench上👨🎤，顶尖机器学习博🤟士生在48小时内🇩🇯能完成约4🚃1%的评🚣♀️🤒分要求，而A📥I科学家🇳🇵🍌目前达到的是🥺🐰约33.👨👨👦🤗73%🇨🇭。
