（来源：上观新闻）
正如《麻省理工🔢科技评论》评价🧫的那样：“🇴🇲▫当其他模🕸型还在比拼谁⚗的画风更惊艳时，🖕👩👧👦GPT-I🧖♂️mage-2🌶 已经默默读🚾懂了设计简报🔆🇿🇦。在半导体🎣制造中，🐥PGME和P☸💲GMEA的应🏁用极为广泛🐫，几乎覆盖光刻🇬🇾工艺的全流程🐕🧷。因此，🎷🇩🇴用一个小模🇧🇮🇺🇾型完成这📇📵项预估任务，🛥在逻辑上是合理🇮🇩的，而且在实验中〽🧹也确实有效🇰🇷🏮。
如此一来，标✌🔜准PPO训📜练出的AI😨🕒，往往不仅没有🏦进步，甚至比📁👨🔬训练前更差🌘。实现上用S🇨🇷inkhorn👎🇬🇬-Kno🆒🌑pp迭代，交替🇬🇺做行归一化和列归🚟一化，迭🦷代20次🇸🇮🚎收敛😊👨👨👦。实验逻辑😱很简单：对于一对👨👩👧🇨🇻图片，PAN🌚DA 生成两张🚲🏔图的失真9️⃣图，然后用一⚖🇳🇿个朴素规则来做整🐱🌞图排名✂🕵️♀️——如果♟️🤨某张图中👩👩👧👦更多区域的🛢Ⓜ质量评📅🃏分更高（或者比🖱较关系显示更😜多区域更🐸💓好），则认为该🧟♂️🌋图整体🌖质量更好🚣♀️。
对于每🐜一种被识别🥵出来的薄弱🎖🇦🇪能力，系👩✈️💈统会自动搭建一♦个专门用于训练这🦝🎤种能力的✋🤷♂️练习场🇭🇹景✔。（1）稳定🍺的长期执行 如🦕第 1🏍🔢怎么引蜘蛛出来 节所述，🐤🔖芯片设计是一项包Ⓜ🔂含众多子组件🇳🇮的复杂任务🤘。然而，🚀半导体行业严⚔💋苛的工艺变更认🐉🔟证流程🇸🇽🧜♀️成为最大障碍🇩🇰🥫。真正让AI能够↘🏴☠️跨越几🍟🐣十小时、跨越🇯🇲几十轮实验持续进🕟☦步的，是🇦🇩一套让"历史工作🍿👓成果"始终🦘可访问、可信赖🈯、可建立的机制🧝♀️设计🧗♂️👱♀️。
