（来源：上观新闻）
谷歌高级副总裁🏡🇨🇵兼AI🏹与基础设施🇱🇺💰首席技术官Ami🏃域名cnamen Vahd🇮🇹🏷at表示，随着😁🚀AI智能体的兴🇵🇸🥔起，"🤺🥕业界将🍚受益于针对训练🇱🇻🇳🇬和推理各自需💜🤔求专门🔕👨👩👧👦优化的芯片"🌱。在对一个 13🏊♀️🐣 级 Oo🏦O 处🤸♀️🏕理器的代码库进行🇨🇳域名cname测试时🚽👨🎓，DC 能够👨🎓解决功能和☦🤫时序问题，🇭🇲就像它♈🗼处理 V🇷🇪🎖erC🦒🗃ore🕡 时一样🇵🇳。
我们观察🕗🥯到一些🧳模型做👨👨👧出了次优的设🌯🎽计选择😯💗，最终🇸🇯📯需要消耗大量令🖱牌才能进行优化💍☮。这种方式不需要事🥉🇰🇭先标注📤"正确答案长👩❤️👩什么样"，只🍠🦵需要能判断"🥅🥴答案是好是坏🔜🕳"，因此非常🚒🇦🇮适合复杂📱👩🍳的多步骤🔪任务场景🦓。”该员🌧工说道🦠。在训练✨大模型这种极👩🦱度耗费算🕶力的场景下，这🐼意味着训🙊🐥练时间大幅😐延长，成本急👨👩👦👦🌫剧攀升🚂。
Fla✝⛩sh-🕧Max可🌟能是这🍡🧱篇论文最被低5️⃣估的一部🇺🇬分🎠6️⃣。且这一切，不依👩🌾😓赖人插🗣🚗手🇼🇫🕸。电子设计自动化🧟♂️域名cname (EDA) 工💟🌨具也具有高度🇵🇸可配置性，需要🤗相当丰🇨🇦🇹🇬富的专业知识才🚗🗻能操作得🤽♂️当，从而为设计🕠带来良🇦🇿🔩好的最终⛱👄结果📅🧝♀️。henry 发自🦔👮 凹非寺 量🎈🚈子位 | 👈🌭公众号 Qbi🇸🇪tAI D🗽🆗eepS✡eek V🤧😽4“迟😺到”半年，但发🌇🇸🇹布后的🕜🔳好评如潮还在如🦞🎇潮⤴🎳。
