（来源：上观新闻）
研究团队在论文📈中汇总了一张比🎒😎较表，🚵♀️⛪清楚地展示了🍡🔝 PA🤚NDA🎇📐BENCH 是🧟♂️目前唯🧽🧞♀️一一个同时满足🇱🇷🌐以下全部条🚥件的基🈺准：以区域为🐣核心出🇰🇭🧸发点、具🇸🇯有比较性质（⤵🎾两张图片之间）🕐、支持多样化失真🚑类型、包含严⚱重程度级🎯别、提供质量评🏁分🌱🎪。
两款芯片均集⬇🇧🇫成了基于Ar🔥🌇m架构的Axi🐶on 🧕♨CPU🇪🇬🕌，以消除数据预🇳🇴🇲🇽处理延迟造成的主☘机侧瓶♋📬颈，确保TPU计👖🇿🇼算单元持❎续满载🕧运行🔳▪。研究人员通常🧁有两种选择：要📅么给AI看🗣大量来自各🥒种场景🇲🇶🇫🇰的训练数据，希🥰望它能从中🧠"悟"出各种技🌨🧙♀️能；要🏵👨👨👧👧么直接在目标场景🇲🇰里训练A😇🦷I，让它从🍸🇲🇼最终的成功或失🅿🇸🇯败中学习💿。
它把所有中间↙🇧🇩成果都🐀🇰🇮以文件形式保存在🥕🇰🇬一个有权🥬🈯限管理的共享工🇬🇸作区里❄。未来团队中🛶的高级🔛工程师💤和首席设计🎭师将不再🕔🐝承担那么多“工具🕗🏳操作”的💫🏊♀️职责，而是更多👩🚀🤸♂️地依靠他们的🙉🖋判断力和🦁🇨🇵经验，而🚢🎨分布式计算（D🏢😩C）则能🇺🇲🙂够处理几✂🕯乎所有其他工程🇺🇾工作🚓🙍。反之，🕠🇪🇪如果预估答🔘对率0.9（很🏏容易），但AI答🇯🇵☣错了，优势信📿👨🍳号就是0-0.9🇧🇾=-0🗿.9，说明🤷♂️这次翻车非常🕵👦严重，👨👩👦👦🔝需要强力😬纠正🚶🚴。
