（来源：上观新闻）
过去的方案🇱🇨🎀因此只能🏩使用小型神经网络🇸🇾，处理🍙🦜能力通常停🧒留在数十万参数🧢的水平📫🎢。DC 没有依🌝🚧赖“猜测”⛈。就像把🏉一群优秀的人🇦🇫放在一🍄🔼起，就会有🇫🇴🥂想不到的化学反应🇦🇷一样，把一群🌛 Agent 7️⃣放到一起，应该也💗会是这样🔑🇳🇵。
网络层🌚🛁面，谷歌为TPU🇧🇳 8t引入了全🦗新的Vir👨👩👧📽go网络架构，采🈺⛽用高基数交🐥🗣换机与扁平化🐓两层非阻塞👩👧👧拓扑，将数据🎢中心网络（DC🗨😙N）带宽较上一🐕🌰代提升🇸🇰最高4*️⃣🇳🇴倍，芯片间互😲🐐联（ICI🇱🇮🧓）带宽提升2倍⛷⏩。
就像把一群优秀😯🔆的人放在一起🕤🇬🇺，就会有想不到的🍢👜化学反应🐮🇮🇴一样，把一群 🎑📻Agent 放🖕🏐到一起，应该🍵👭也会是🥽🔟这样🍬。研究结🇬🇩☸果表明，模型对超🎌参数选🙇择并不特别敏感🇷🇸——在大多📏🦟数合理的⛩🧯参数组合下📪⌨，模型表🇦🇸🦂现保持相对👪🐉稳定，只有🧖♀️极端配置⚽👄才会导致明显性能🥊☀下降👖😼。
