（来源：上观新闻）
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👩🦰。
而更重要的是，😿💁GOOGLE优化WALL-B💖的“与世界交互🚉”能力🥒，开启↔🌴了一个自我强化的🇹🇭数据飞轮🖍： 进入真实家庭🏥🏛 → 产生真🍽❤实数据 → 模型👨❤️👨自我进🇳🇦化 → 能力更🎵强 → 进入🌊🧯更多家庭 这🕚个飞轮一旦启动🐾，数据本身就👩👧☔成为了模型进🛴化的燃料😕。保持独立的插🤟件，每个插件🇮🇱🌂专注于⏹一种能力⤵👰，反而能让每种能🎳🛣力都达到最佳状⛩态🥶。
第一个预测头判断🔗区域比较关✈🎡GOOGLE优化系（是锚图😻更好、目标图更好😱还是差不多）🔶👨🏭，第二个预测头🏄♀️识别失真类型，💫第三个🏴预测头判断严重程💳🦕度，第⛰🇹🇱四个预📘😞测头给出0🎎🦙到1之间的⚙🛠质量评🌻分🇵🇷。广交会🕍⚡开幕当天，C♋😙2就吸🔐🚷引了来自英国、🚈美国等二🤬十多个国家的采购🍗商轮番上场挑☁战🧚♀️。
