（来源：上观新闻）
第八代TPU延👨👦👦续第七代Ir🇦🇫onwood🇬🇭🇩🇲建立的🧜♀️软件体系，支持J👋😷AX、🥥PyTo🍝rch、Ke🧒🇬🇧ras及🗼vLLM等主流🇸🇳框架，并提供Pa😅🍿llas💤◻自定义内核📓👨✈️语言以充分🇫🇮挖掘Sp👨🏭arseCor😎😫e与C🧚♀️😚AE的硬件潜🆖力🇺🇿。在隐私方面，自💕变量也给出🚋了明确解决方案🌃🚫：视觉脱敏、透🐼明授权🇧🇪、用途限定，确保🚆原始图像不上传、💅开机需用户主动同🎊📹意、数据绝👩🦲☘不共享给第三方👄。相比之下，直🍟接在目标🌮场景里进行GR🤠🇪🇪PO训练🚢🤳的曲线🧟♀️🇨🇳显得波动起伏，🚻甚至在38🥜40轮次时😢🇹🇫出现了下滑（🇮🇩🇲🇳从37.8%🉐⛹️♀️跌到35.4%⌛💇♂️），最🌙终停留在37.📃8%🇪🇺⏸。
MoE用1个🇨🇭shared🏑🥥 exp🤓🏛ert + 38🕷4个ro🍁🛴uted exp🇵🇭erts，每t🇳🇬oken激活6🌲个🧗♂️😅。严重依赖EUV😴🎳光刻技术的先进👱♀️制程节点由于对🚴♀️🧮光刻胶🧠👨⚖️材料要求更为严🇹🇨🧜♂️格，所面临的光刻🧖♀️🌚胶供应受🇲🇹🇬🇵限的风险最🌒大🚪。这避免了🐙🕚信息在反复"传💓话"中失真🚅🕡或丢失，使👱🧼每轮工作都能😃真正建立在之🎎前积累的基础🔪🛳上🇸🇨。
Q2：PAND🖱😦A模型和G🍙👩💼PT-4o这🔎🏠类大模型相比📲有什么优势？ 🌀🧲A：PANDA的🔴🇬🇸参数量只🇭🇷💘有0.02⌨🖨8亿，处理一🐚🇧🇱对图片🧒👩🏫仅需3.53秒🎏；而G🇪🇦🏎PT-🛠💰4o等大模型参数🈳🙅♂️量达数🏴🤺百亿甚至更多🍿，且在区域级🙉🔕质量比👞🙌较任务上准确🍼率仅2💩6%，接近随机猜👩💻测的20%⌨🤡。
