（来源：上观新闻）
图1展示🙇♀️了一个具体💠💁案例：在"侮辱性🤽♂️🇭🇲言论检测🥬🧸"这一😊🕳任务上，AI科学🏙家在23小时内自🗽主完成了74轮👩🎨实验，将模型的🆚验证集AUC（一🧥🇸🇦种衡量分🇦🇩类模型好坏的指🥏标，越接近1越好🐈⚓）从0.903提👯♂️升到了0🎖🙅♂️.982，期间经🇨🇿👱历了18次"找到👩🎨😰更好方案并保🔎🚗留"的关键节点😔，同时也经🐜🇮🇴历了大量"尝试📁无效果🌥🚢而丢弃"的🇪🇦探索过程，全🧰程无需人工干预🌌◽。
过去的思路是👨👩👧👦🇵🇳给AI灌输更😧📂多数据，或者让它🕞在目标场景里反🦃复试错；👩👩👧👦TRACE的💶🔚思路是先诊🛫🍡断后治疗，🇹🇨🚴找到具体的薄弱🇩🇰点，再定制😊化地修补🌴。两款芯片均已🚪🍓纳入谷歌云💜🍦AI H👨🦱yperco🇨🇾🇨🇱mput🎆泛在服务er超算↙架构，与硬件🧶、软件🧦🇫🇷及网络深度集🇦🇫成，覆盖AI💺全生命周期工作🌏负载🎽📀。DC 没有🇻🇪依赖“⏰猜测”🈺。
MoE用1个sh🦁ared ex🉑per🎈t + 256个🖨routed🏴👥 expert🍵🍄泛在服务s，每to🌶ken激📬😏活6个⛩。它们习惯⛪☹于把整张图像🇮🇲泛在服务当成一🎑🇧🇮个不可分割的🤽♀️整体来评判，就像🎥📇一个评委🇭🇺😆在不看🤜🦸♀️泛在服务菜单、不🌨🦟尝每道🔃🧲菜的情况➗🇧🇹下，只凭饭🚢店门口的气氛🇸🇩♈给出一个🎾总评分🚆🇵🇷。在多位受访者🙉看来，Herm👩👩👦🤪es还远未到🥧😝成熟阶段💱。
