（来源：上观新闻）
PANDA 模🐊👩🦳型的参🔎🇾🇹数量仅为0.0👁28亿，处理💩一对包♉🥬含14个区域的图🌡🇸🇷片对只🏌️♀️需要3.🇺🇲53秒，🤔而相比之下，🇬🇳⏫同类开源多模🚋态模型🇹🇨🇹🇦（如 Q-Ins🙈ight）🙋处理同样的任🇿🇼🈷务需要274☑秒，参数量更是🛠🐐高达70亿🔻🚶♀️。每张图片🥨🎨平均包含18个📏🔨区域，最多可达1🥂🍽12个🌽🚵♀️区域👇👨。太火了，🇭🇰🈵就是说🎎。谷歌将AI🖼芯片战👝🌲略推向🇸🇻新阶段🎡💔。过去的思路是🦗🏪给AI灌输4️⃣🇩🇯更多数据，或者💱🕋让它在目标场景🆗里反复试错；T🚲✔RACE的思路是🥖先诊断后治疗👩👩👦🎸，找到具🇪🇺体的薄🇲🇹🥕弱点，再定🇲🇩制化地修补🌕。这也是很多用户🧗♂️✉体验后📡🚔的感觉，“🇵🇳依然会忘🏸🙏事儿”🔳。
换句话说，它试图🧧解决记什么🇵🇸🇮🇩，但还没有😛稳定解决怎么记🇦🇲得更好🏴🇯🇪。这种跨团✅🇰🇼队的技术共享和🤳各自演化🅱，是202🧶6年开👩👧🏑源社区最◻🇻🇬有意思的🐆🍶一面🍕🔘。在这些科技巨🇵🇪头中，谷歌率🦇🇬🇧先涉足定制🦄🇻🇨ASIC领🇰🇼域，与博通👨🦳合作开🌧📂发TPU🚓。而WALL-🎬🍼B的行为🎟🐿模式完全不同：🍻它会调整👩👧👦🇫🇷策略再次尝试⛲，如果👩👩👦成功，就将这次成⏹📿功的经验直♐接更新🙎♂️🔞到模型参数中🐉↘。
