（来源：上观新闻）
有兴趣🇦🇮追踪后🦂续进展的读者💬🕷，可以🖨🍗通过arX🔭🍮iv编号🌄🇦🇶2604.05🇨🇨336关注这🕉🙏个研究方🐓向的最新动态，↪也可以访问研究🧁🇾🇪团队公开的🆑🌋代码仓库进行实☮际测试🥣✋。标准PPO从基础🔀💧模型的52⛺.49👪🐡分提升到56.4🏥🇧🇶4分，进步明👩🎨显但并不突出🎶🍵。
网络层面，谷歌🖇为TPU 8t引👱♀️入了全🇧🇼新的Vi🎂🇭🇷rgo🍊🈴网络架构，采🇸🇻⏭用高基数交换🚝👨🏫机与扁平化两层非🚝🇳🇷阻塞拓扑，将🥼数据中🔂心网络（💶💤DCN）带🚄🔠宽较上一代提🇳🇿🔚升最高4倍，🏴☠️🗒芯片间互联（I💶CI）带宽😷📴提升2倍🈵⏬。
这个基准共分三个🇧🇦难度级💖别，每级随机抽🍊🐑取300🐫🌵对图像🇸🇦🦄。对于每一🤭种能力，🇽🇰系统会训练一个👩👩👧👧独立的小型适配📷🕰器（专☔🧓业名称叫👝LoRA🇵🇪🚥适配器，可以理🔩🛑解为给AI😜安装的一个专用"🎳🤸♀️技能插件🏕🙉"）🍯💪。
