（来源：上观新闻）
第四种🦹♀️🥨方法叫在👨🦱🍨线蒸馏，为🏹😽每种能👅力训练一🎸👨🏫个"老师🗿模型"，再🇾🇪✨训练一个统一的🍫"学生🏋模型"去模🌞⛳仿老师，结🚪果也只有😄37.8%🆙。DC Ⓜ📰在 12 小🔱时内完全自主地构👯建了多🍐⛹个 RISC-0️⃣V CPU🇺🇸🗜 的微架🚒🕳构变体（我🤧们称之为👩🍳❌“VerCor👃🎥e”），这⛱🇵🇼些变体均满足 ☂☔1.48 G🖋Hz 的时序🇰🇪🐄要求，而其🏳️🌈🇸🇨设计需🈹🕵求文档仅有 21🐳9 个字🏴。
显卡内存占用〽👨🚒也从标准配置的9😴1.5📝%下降到78👨🔬🧴.7%💲🙅♂️，降幅超过12🍻🇿🇼个百分🇰🇾📋点🏈🈴。这部分👴📈内存对🤥于确保 DC👌🔓 满足用户🥑设计的所有要求，🌩🇵🇷以及确保其构建的🧢设计符合所有正◀🎓确性要😩求至关重要🍠⬇。
没进V4，🤦♂️🇬🇩但在未来方向里🇸🇦🚃被点名，留给V〰5🥅。通过引入🕝失真图这一🐛结构化表示方式♣，研究🇹🇱团队不🦋😘仅为区域🥝♓级图像🇸🇧📥质量评🏃♀️🤦♂️估提供了一套🉑完整的形式化框架🗨💻，还构建了迄今为🇰🇷💬止最大规模的区域🐥级配对失真数据🐕集，并设计了😨📫一个轻↘📏量高效的模型来学🇰🇳♾️习这种图谱🇹🇻结构🆓🤓。
