（来源：上观新闻）
---▪🇦🇴 一、从"写代🕒👚码的AI"到"做🇬🇪科研的😸🌄AI"，这⛏🔸一步有多难？ 科🚃研工作在⛺🏦很多人眼里✔👂是一项需要高度专🙇♀️注和持续推进👥的复杂工作👷♀️。人类从婴🕧🇳🇫儿时期迈🇬🇪🌿出的第一步也是如♏🗓此👜。专家代🧟♀️🎩理各有分工☺。在GL🇸🇱🇩🇪M-5下差距更悬🏹殊：迭代代理🦹♀️每任务花费54.🥘90美元，AI📛🇬🇳科学家只需12🛎📃.20美元🕰。汇博机🦝器人所定义的🍾🏣“全栈自研”，涵↖🚛盖从核🇺🇦心硬件🎍🦸♀️到软件系统的全方🎡🐿位自主研发🏑⏪。谷歌将💞AI芯片战略推🥭向新阶段🐸🇹🇻。
Alphab📁et首席执行🍺官桑达尔·皮⚙查伊亦在博客🇮🇲↪中指出🅱™，这一架构旨™在"以具有‼成本效益的方式🍓🔩，提供同时🤢🦋运行数百📺万个智能📄🎙体所需的大规👁模吞吐量和🈲📚低延迟"🔠🥦。最简单的"E🔶🇲🇿asy"级别🛥🇬🇮，要求两张🥓🕶图片中🔚所有区🧴➖域都被同一种🛅失真类型影😁🇸🇷响，只是严重程度🎨🇧🇯可能不同😇。而最终🍉的反馈只有一🌒🇷🇸个："👿🇹🇹答案正确⚫"或"👨👨👦👦答案错误"💎。在这个测试中🇪🇨，基础模型的🇳🇨通过率是🌎🈴32.9%☄，航空📹🇼🇫领域24🧣%，零售领域36🎊🔔.8%🐷。
