（来源：上观新闻）
当AI部署😈👯在全新场景时🇾🇹🚬，事先没🛂有任何👑失败记录可供🍫分析，T🇬🇳RACE的🇰🇳冷启动问题如何😛🇺🇸解决？随着🍁💁♂️部署场🇫🇯景的增加🇸🇸，插件数量也会随👩👩👦之增长，🇲🇿如何管理越🐓来越庞🇸🇮🎵大的插件库？当🆓某个任务同时🇲🇰需要多🐈🇳🇴种能力时，单一插🇳🇺件的路📧👩🦰由策略是否足🇳🇵够？这些都是☀下一阶段👨🦰研究可以深⛑入的方向🐪🦋。
现实任务里最❌👬值得提的是内部R🧡&D代🖨🌁码benc🕣hma🚫👩🎨rk，V4-Pr🧕o-Max 🎙🍆67%，接近Cl🚙aude 👩👦Opu🅱🇵🇾s 4.5的70🎨🇧🇲%🐵。两款芯片均集✖🅿成了基于🇲🇴🇬🇩Arm架构的Ax🐓🐿ion🚫 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📕。
结果相当值得🎋📪关注：在第一个基👩🚀🏣准Pa🛣perB▪ench上，AI🌡科学家的平🚙均得分比此前最🔥💗强的A📒🌔I基线系统高出1🔊🌥0.54分；🐅在第二个基准🌴MLE-Benc🇦🇱8️⃣h Li🌹te上，🐤它以81.82😔🗣%的"获奖率"🦛🏟超越了所有有🆓🇹🇨记录的🕜🦔对比系统，其中🇪🇺包括多个🏜🇨🇩已公开发布的知🥐🖖名商业和研究机🦉构系统↘🔏。
