（来源：上观新闻）
Attent🗾ion sin🥽🇨🇳k🚈ℹ。这个方法在🌴实践中效🇧🇹果相当不错🗂，原因在于：🎏🇱🇨它不再试图给推🚯理过程☠🉑中的每一步打分，🏙而是把整个推理链🌩当成一个整体来🎎🌕评价🚣🇨🇵。这种探索工🍑🏳作是浪费的，⚠🆖不必要地🐮🏋️♀️消耗了🥍令牌，🧜♀️而如果模型对架构🥖🇲🇾和工程有更深👨👦入的理解🌫👮，这些浪费是👩🔧🥔可以避免的🏡。压缩过程也没有🦁🦕CSA那🚺👨👦样的over🍞🧡lap🇵🇼🤝，直接每🍨m’个一组压📅0️⃣。
在 TID201♈3 上🛴🔴，PANDA 同👨👩👦👦👨✈️样以7🚲🌠8.4%（🌸🥧基于比🦴🧽较关系）🇻🇬🇧🇿和77.8%🐑（基于分数）💕的准确率大幅领🈺先其他💌👩🎓方法⛲。而WA🇮🇹🏪LL-B的行为🇨🇾模式完全不同：🏊它会调整策略再次🤯尝试，🇻🇪🧩如果成功📯🌡，就将这次🏯🚢成功的经验直接更👵🎣新到模🇧🇼🔫型参数中™🥇。其三是更均衡的🙊向量处理单元（👉🔁VPU）扩展设计🇵🇫🕡，使量化、sof⛈🇳🇱tma🇬🇳🕰x等向量操🛴📘作与矩阵👱♀️乘法实现❕👗更好的流水线重🇫🇷叠，提升芯片整体🐜🕔利用率🇷🇺。
