（来源：上观新闻）
与此同时，🌩一个叫做 👪🇲🇸SAM（Segm🥒🙋♂️ent🍳🐹 Any💁♂️thi🚓ng Model🕣👳，即"万能分🖊割模型🥁"）的工🎏具负责把图📍👩❤️👩片中的每💏🇪🇨个区域自🇻🇬动分割出来，生3️⃣成对应的二🕞🇮🇷值掩码（也就是🍩⛸标记出每个区域🇱🇨🥿的精确边界🌈▶）🙇♀️。他发现🍎所创造的价值，似🏕💚乎并不能匹配公🦈🗾sem投放司的需要🔓。谷歌同时宣🏪🇻🇳布，原生P🌃yTorch对👖TPU的支持现已🧡♓进入预览阶⛄🐝段，用🕯🙇户可直接🚱👩👧👧将现有Py🧑Tor🏫🏆ch模🎨🤸♀️型迁移至T🍆🤵PU运行🥃，无需修改代码🏸。
更巧妙🥜的是，练🤬🗻习题的难度被刻意🤩😭调整到一🍽个"甜🔜蜜区"——基础模🤤😤型大约🚢有30%到6👪0%的概率能答对▪🌳。C2今天能用双足🍳🎈双手打👕羽毛球、🥎🙅♂️实现精准回🛁球，未来🇩🇬🐗也能用同样的身📏🇦🇼体协调能🧴力和强化🇨🇺🕥学习框架🇬🇩sem投放，向更多现实场🙍景“外溢🅰”：迁移到整理↪桌面、☸搬运物品、端🇧🇻🌿茶递水等更多生活💖↘互动场景🔑🔪。糖水数据🤦♂️🙋：实验室中采⛽🦹♀️集的干净、🕢可控、👨👦👦量大的🛵数据⛈🤸♂️。
