（来源：上观新闻）
在7B规模（7💨0亿参数）😒🇲🇾的模型上，结👨👦🌪果同样清晰♟️。综合来看，引入🐦失真图带来🎙了约15🧙♀️%的整体🇺🇬性能提升💔🧘♂️。其一是S🏎parseCor🐦🈴e加速器🛸，专门处理嵌入🔘查找中不规则😯*️⃣的内存访问模❕式，将数据🎸🥉依赖的🖖全局聚🗝合操作从矩阵乘💎👩🎤法单元🤢🦖（MX👼🆎U）中卸载，避免🔩🍁通用芯🚗🤷♂️片常见的零🙍♂️操作瓶颈🎟。
他提到👨👩👧两个案例：一是🇧🇱在AI🛸GC标识案中，😊法院明🇨🇭确“使用者👨❤️👨不得再以技🇬🇭术中立为由来逃🦵避责任”；二🧺是在算法推荐侵🇧🇷权案中💺，要求“算法黑♑箱透明🕐化”🎏🇱🇺。这就是👨🚀这篇论文要解决的🐥🇧🇹问题所在——👡🍆不是让AI写🚞🇲🇰一段代🧤⬛码，也不是🎚让AI🧭♉回答一道题，而是📪让AI像一名真🔅🕥正的科研🇬🇫工程师那样，端到🌴端地完成整🙇🤦♂️个机器学习研究🇻🇪的复现与优✌化流程🚶📳。
