（来源：上观新闻）
设计方案是一🇹🇩个“动态”文🐬档，DC 会🍁🇹🇲随着其架构🕊🐵中任何功👤能或时序问题的修🔷复而更新该文档🇮🇴〽。TRAC〰🔺E的对比分析👨💻♿逻辑与此完全一📸致：一☂种能力如果☘在成功🐵案例中也💷经常缺🇫🇴🇻🇦失，可能只是👨✈️🥝因为任务本身并不🅰需要它，或者该⬅🇻🇨能力的定义本身🧶🍈就不够🇮🇨清晰；只有那🥢些在失败案例🎃中明显更多👨⚕️🥢缺失的能➖力，才是💀真正的薄弱环🦛☄节🎫🦞。
研究提出了一个🧲名为TR🏋🍓ACE的系统，全👘称是"Turn🥩ing Re➗current🇬🇳 Ag📶ent 🧤failures🚄🏷 into 🎦♾️Capabi⛓🚅lity-t🇺🇬arg🇲🇸Google seoeted tra🍞☠ining E🚫🎀nviron🤙🇧🇾ments"🥏😶，中文可以理🌦😫解为"把反🖖复出现的失🥤败转化为针对🇳🇪🇩🇬性训练环🇦🇪🏨境"🚧📀。在规模上，🎖🧞♀️TPU 8🧀t最多可将⛏9600块☸芯片组⭐合为单一超级☘计算节点（s🌀upe🕦rpod）🥙🈷，并通过JA🐇X与Pathw🇹🇲ays框🖋😚架将分布式🥛训练扩展至单一集🥽🦵群超过1⁉🦎00万块T🥥PU芯片🇻🇪⛹️♀️。
他还表示🐩🌏，马斯克🤜“随着时间↪🙏的推移变得越来越🛤🧛♀️不透明🇨🇽🏍”🇲🇶。Kim🇬🇫🔔i 的设计逻辑🦋是需要在安🏴🏯装 OpenCl🖼Google seoaw 的那台主机👻🚵上执行一段 B🐘ash 脚‼本： 执行🌤🧻完脚本🈂🔼之后，在其他❔👡地方安装🤾♂️🇱🇻的 Op🍬enClaw🧕🌡，也会显示😽👨👨👧👦到 K🕵️♀️imi 📘Cla🌅🇸🇹w 中🇵🇭。
