（来源：上观新闻）
TRACE系统的🎵核心出发点，正是🏗🏀要打破这种⬛👄笼统训练的🌰局限，转而采用🐀精准的诊断与🥔针对性的🎰补强👨🦳🇲🇻。谈到 Thu😂s 与现有芯片的🇸🇴🔣区别时，安克 C🍲EO 阳萌说🍻👨⚕️：“到目前为止，🧨🍹所有 AI🗼🇵🇬 芯片都是一边㊙存模型，一边做计💹🥬算🧿。研究团💼队用数学🤷♀️🐰工具仔细🎠👻分析了GRP🕠🚃O的运作🐺机制后🇺🇾发现：GRP🇭🇺O之所以奏🌀效，并不是因为"🇪🇷多采样🏇⛵"本身有🔣什么神奇之处，🍷而是因为它在不🇦🇹知不觉中🍫把整个推理任务从🇩🇰🈳一种框架切换💦到了另一种框🇵🇱架⛹️♀️💭。
这个任务远比"理🥮解复杂推理过程"🇮🇸💸简单得多🛄。不只是工具，也可🙀以是伙伴 过去🉑🍼，当我们谈论🤠机器人的未来📨时，绝🦎大多数人的预测与💯🇨🇭期待，都指向了🇱🇮⛰同一个词汇： 效🏡率🇨🇮。为此，谷🇦🇸‼歌在芯片的整个技🍋术栈上对效率🌃🐞进行了🚉🌭优化，并引💯入了集成电源管理🦓系统，可根据实时🗼需求动态调🎥👎节功耗🇪🇦👩🎓。接下来，我们🇰🇼一个个看🚑🐗。子代理和◽🏙更高级别的算法（🎡例如进😍化算法🆘🆖）由顶层 DC🌯🧩 Core 模👩💻块管理，该🐰⚗模块与底🐬层 LLM 会🕛🐎话交互👩🦳。这张图谱，被研究💨🇲🇺团队命名✳为**失真图（😩Distorti😐⬛on Gr♥🍷aph，🦸♂️⛅简称 🎬👩👦DG）**🧥。
