（来源：上观新闻）
论文原话非常诚🍳实，这👨👦👦两个tri🚇↪ck 🏌☢work🕶，但底层机💘🇦🇲理仍是ope📫🇯🇴n questi💵🧧on🇪🇭。后者的下🐪🍱降尤为值得关🦝✌注——去掉这个机💑制后，系统仍🗝🤦♂️然能产生有效🇧🇶🔉提交，也还能获得🎸👤一些铜牌，🕊但银牌、金🖼🚁牌这类需要多👆轮精细优化才💖能达到的成🖖🧞♂️绩大幅🇬🇺下滑🍟。
这有力🧬地证明了🔱💲，区域级的失真图🌝确实可以自🐢然地"聚合🌹"成可靠的整图🕹质量排🚼💫名，与人类的🔚主观感🇬🇼🇸🇲知具有📩📧高度一致性🏒。在后训练阶段，🉑V4这一🕊代做了👩👩👦👦🚳一次方法论🌰🙇替换，传统的🇧🇳mixed👨🚀 RL阶段被O🇧🇿n-Poli🇰🇲⛄cy Di🇵🇬🔪stillat🇧🇭ion（OPD）🇧🇫完全替代↙↪。
这不是能力的🖊差距，而是范式的🎟🧑失效🗡。📌 “思考模式💻让模型理解‘我到📯🖤底要画0️⃣什么，为什么👊这么画’🐅♾️SCM系统。在周三拉斯🚩👑维加斯举行的🧜♀️Google🧖♂️ Clo🏳🇵🇼ud Next ⌨👩🏭202◾🚵6大会上⛓🇨🇺，谷歌云发布🦂第八代张量处理👹👶器（TPU）的两🍴款新品——专为🐲🇩🇬训练设计👿💅的TPU 8t🐳🇨🇻与专为推理优化🎞🇹🇿的TPU👴🌹 8i，🕣这是谷歌首次🤥将训练与推理⛎🍁任务拆分至独立芯🇹🇳片，标志着🎻🚔其AI🦙✌硬件路线👨❤️👨的重大转向🦏💴。
