（来源：上观新闻）
在M1之前👏，Mac的CP🇩🇬📢U、GPU、内🇬🇺🗻存各自🇵🇭👁独立，♑😜数据搬运成🌩为性能瓶颈🌴。这个优势信号不再🤱📱分配给推🇯🇵理过程中的🈲每一步，🔥而是均匀🥀地广播给整个🏚🌾推理链中的♣🏃所有步骤😡🧧。它带来了两🔻😃个直接后果：💉对于答对的推🤱理链，打分员🇬🇮在接近结尾时🇸🇬才给出高🇵🇭🇧🇳分，导致🏴🇨🇼AI的整个推🎆🖍理过程几乎收👷♀️不到任何有🐹🕘效的激励信🔩🎈号；对于答🚡📖错的推🇧🇪🦹♀️理链，打分🖼👨👧👧员在中间过程中🍯🇷🇴也没有给🚓出足够的惩罚😍🤑，无法让A📰I知道哪里🥠出了问题🥇。
Ski㊗🇲🇰ll 🚜会更新也是一😁🐪样🧕。在此过程中，它✳🇺🇾找到了在 🔞ID 阶段实☠🛳床上有蜘蛛怎么办现提前转发的🚟🗿方法，并实现🇧🇦🌋了一个具有 👩🎨4 个平🇬🇹衡阶段✔的快速 B🇰🇳oot🇸🇽h-Wa👩👩👧🇩🇬llac🇦🇮🏇e 乘🖱🧞♂️法器，这些阶段😗体现了熟练设计师🇧🇧😐所知的最🎙🚘常见的💘并行形式👌。
虽然我们发🦠😷现这并未🏴影响 D🐜🌼C 实现功能正确🍁🍓性的能🇦🇨🆑力，但却增🐵加了 ↕🌧DC ⛪🥮调试时序问题🔳🍭的难度🕶⏩。它有两种工作模式😐：当系统还没有🚅可运行代🇨🇽😈码时，它从分析🏊♀️文件和执行🌃计划出发，从🔲💢头搭建整个✈代码仓🗯🖤库；当已经有代📛🧦码但实验🤒出了问题时，它😩🧧切换到修复模式🇨🇱⏰，根据实验🤼♂️日志中记录的错误🇱🇰，有针对性地修改💾👨👩👧代码，🌇✖并把每🌷次重要的代码👨🌾😙决策记录在实现🧡日志中🇨🇨。
