（来源：上观新闻）
当AI解一道🙇♀️数学题✉🇻🇦时，它🔕可能需要连续输出🤔几千个字的推理过✌🕡程——这🐋🇲🇬就像一篇👚🌇很长的侦🇨🇵🇷🇼探调查报🎤5️⃣告🌑🌧。更关键🚌🇵🇱的问题在于，这些▶模型通过🧠"监督微🇳🇦调"（可以理解🥐🇦🇺为"刷题训练"）🇳🇨的方式习🚄得了固定的回👨🎓👷答模板，就像一个🎤⏰学生死记硬背了👨❤️👨几套答题公式，一🛵🚠旦遇到没见🛀过的题型就🇲🇺🏴不知所🧘♀️措3️⃣。它越来越精，但对🙎于内容🐟的理解、情感😘🍇的理解，还达不到🏆🇸🇩。穿着银色⛴✨铠甲的机器人🤙🇧🇿比划着动作，一只👮💺AI智能熊🚖猫坐着电梯上上下⛱下，全🇹🇿🇧🇾场游荡🥢🥗。
AI科学🔦家正是按🎊😿照这个逻辑构建🇹🇹🇬🇳的⚰👧。One mo🕑🥩re 📯📹thing🧛♀️🌟 论文的结尾🎛🐝有一份长长😱的贡献者名🤟单😚。在规模上，⛽TPU 🤶8t最多可将96🙇🐙00块芯片组合🆘🈳为单一🇧🇷🤢超级计算节点（🇺🇿🌕superpo🎤d），🎶😫并通过👩🦳🧒JAX与P🇪🇨🇬🇵athw🐵🇩🇴ays框架将分布🇰🇾式训练⬛🎓扩展至单🇨🇭🇪🇦一集群😵超过100万块T😎🇲🇼PU芯片🐈🇨🇮。一位机💉器学习方📵向的博士生🖐🦙，拿到一篇论文后👥🚆，需要先读懂它，🇧🇮👩⚖️再搭建运🍏行环境，接着动💕手写代码，然后🚢泛目录教程跑实验、看结果🕧、发现问题、🍼修改代码、再跑🍥🔭……这个循环往往🐽🚅持续好几天，中间🇻🇮🎿任何一步出了岔子👩👩👧👧🤓，都可能前功尽🐆🐌弃🔢。
