（来源：上观新闻）
这就是这篇论🏓🚫文要解🎲🧟♂️决的问题所🙇🕛在——🦞🧝♀️不是让AI🎋写一段代码，也不📉🥫是让AI回答一道🇮🇴题，而是让AI像🏐🌄一名真正的科研工🎟🇫🇮程师那样，端🇱🇷到端地🔢🤥完成整个机器学习🐾研究的复现↔与优化流程🔶🌕。以最简单的 Ea🖐sy 级别为🥝例，PAND🏣🛐A 在🚴区域比较任务上的🌕🇸🇰准确率达到了🥶🌫58%，🇬🇮而开源的蒸馏专🛋😓项模型👨⚖️ Depict🔃♊QA 只能在用5️⃣🕹 PANDAS🏄🗃ET 额⛩🐡外训练后才达到4🇲🇿9%，如果不🇭🇲🏺额外训练则根本无⛓法完成🚙🇲🇬这项任务🍪。
每块TPU 🦘8i芯🇧🇬片包含两个张🇧🇶♉量核心（TC👼）与一个CAE↗芯粒，取代🇹🇱了上一🐬代Ironw🇬🇱🦃ood中的🦟🎟四个Spar🚀seCore🎾🔴，片上集合操作延😩🥍迟降低5倍，直接👩🏭提升了同🇾🇹🗯时运行数百万智🇼🇫能体所需的👝吞吐量🕞。耳机内部📚空间太小，可用电🚍力有限，而且用户🚣只要戴着耳🦌机，芯片就要一直🙁➡工作🛁😉。其中有不少带🇧🇬📭星号的名🇳🇦字，是已🇹🇦经离开团队5️⃣、但仍然对🤬V4做出过重要贡🇷🇼5️⃣献的研⛷究者™🇬🇳。这种"🇧🇪🗃一荣俱荣🚿🖋，一损俱损🌙"的机制🇯🇵，完全绕🇵🇷🇮🇹开了"每步单独打🤦♀️分"的🌎难题🥨🏮。
但它有两个◽✨无可替代🍘的优势： 24🐁🇫🇲小时在岗，不会🐽🇱🇸累、不会请假、不🚟🇲🇩会情绪化🍐。谷歌同时宣布，🌪🎀原生PyT🏅orch对TPU➕🏓的支持现已↩🐦进入预览阶🌘段，用户可📕🤢源仓库3.0书源直接将现有PyT🎰🇸🇸orch模型🇩🇿🐤迁移至TP📤👿U运行，无需修改🧤🏇代码🔘。原因显而易见：这🚵🥇需要推翻至少一部🍫👥分先前的设计📘成果，并且存在引🎸📂入更多缺陷的风🇰🇲😿险⛷👩🎨。
