（来源：上观新闻）
今年4月，博通宣‼🇰🇮布将扩大与谷💉🧯歌在AI芯片💸🇵🇬生产方面🇷🇴🌷的合作，为谷💊歌未来几代AI芯🐋片开发并供🧝♂️应定制的TP🐃U👴🌰。任务规则💗🏺非常严格🤢✒：给AI一🌟篇论文、👹🕘一个配🧙♀️有GPU的📠空白Do🤥🇦🇸cker容器和2👨👧👧🔎4小时时🤭间，不能使🇩🇯🚳用作者的原始代🦢🎴码，必须🦝自己从🐎零开始搭建、🍳🙉运行并得出🦸♂️🤽♀️与论文匹配的✔实验结果⁉🎂。
其中最难以被模🇬🇬🥳仿的两点是🕢⛏：首先👨👨👧👦怎么引蜘蛛出来，在近2000♦所院校🧙♂️及光伏电🆒站等场景积累的🕗🌭真实、海量操作💉数据所形成的“🍐🙉滚雪球”效应；其💎🥛次，核↔🇫🇴心零部🐻🍸件（如峰🛵🐖值扭矩600🙂🧦Nm的一🗝体化关节）的低成🌉🇳🇴本量产能力🇲🇱。当你把一个事🤑🇦🇿情交给A🥉I助手🤑去办，💊😹它频频出错🇮🇸，你会怎🇲🇨么做？大多数🐋🇦🇼时候，我🧜♂️📋们要么换一个🇿🇦🇸🇮更聪明的AI，🎥要么反复给它讲解🚍😂规则，希望🛢🧭它能领悟8️⃣。
然而，芯片设🐍🧙♂️计需要💄在某些特定💄领域拥有极👅🙂其精深的🌭知识🥚🛥。只有同时满足"👾对比差🍐🇵🇫距超过20%"和😾🚸"覆盖10%以上🌩🥃失败案🐊例"两个条件的🇩🇪🚼能力，才🔘会被选入训🎍🍙练计划🇮🇷。。PAN👩🦳DA 模型的参数🙂量仅为0.028🧭🦡亿，处理一🧢对包含📍👨❤️💋👨14个🇧🇬👩👧👧区域的图🍟片对只💹需要3.53🧨秒，而相🔕比之下，同类开源⛓⬅多模态模型（如 🇨🇱Q-I🍳🇻🇺nsigh🕉t）处理同样的🛀任务需要2🔔😘74秒，参数量🦐⏸更是高达7👨💻0亿⚜。
