（来源：上观新闻）
。用于调试的 V🧙♂️🙆CD 跟踪文🏊🔓件很容易达到数百🗡🐡 GB，而 E😴0️⃣DA ⤵〽工具在综合、布局🇹🇯和布线过程✅👩⚖️中会使用大量的 🤮DRAM 来🚐优化设计😱🧖♀️。然而，芯片设计⌛需要在某🥰些特定领域拥有🍤极其精深的知👨🚀🐗识👅。谷歌在技术博客🏗中指出，📜🇲🇹第八代TPU🇲🇽🌷的设计哲学围绕可🚅👷♀️扩展性、可靠性📬🧘♀️与效率三大支🐹🆘柱，两款芯片共享👲🛃谷歌AI软件栈💷的核心基因，但📸各自针对不同瓶🔽❤颈进行了👃专项优化📗🇰🇷。研究团队在✖🤾♂️这个基准上对当🇧🇬✝前最先进的🥓多模态大语言模👩👦👦型进行了全面测试4️⃣🐈，结果相当"触目🌓👺惊心"👄。
这种"轻量级但高🏧效"的特性，使🤮🇰🇵 PA🦇NDA🤫 在实际应😤用中极具吸引力😿。对计算机视觉🔯🍯或图像❣质量评估感兴趣的⛰🚝读者，可以通过上🇧🇯👪述编号在 ar🦚🇺🇳Xiv 平台🗒查阅完整😖论文🤪。斯坦福团队把🌯🇬🇱这类在完成任😿务过程中不可缺少🧛♂️🥥的具体行为称为"🙍♂️🧭能力"🕘🧠。为了补偿近🇧🇴距离依赖，⌚V4额外加了一🐅个slidin💝🕔g w〽indow分支，👆每个query除📴📅了看压缩KV之🇬🇬🤾♀️外，还能⏯看最近128个t🎉oken的u🏅🥠ncompr📺🚫essed K🏉👨🦱V⛺。“早期我们用Ki🏯👩👧👧mi、字节的🥋一些工🍒具，国外🥢🎸用Gemini📶、Claude、👨⚖️🇲🇨GPT🏂🖌。
