（来源：上观新闻）
对1M toke🇬🇩n的序🇵🇱🌍列，原本需🙆💓要attend 🆑✈1M个tok🇨🇵🕞en，现在只☮🇸🇴需要attend👪 102🚳🤵4个压缩块🦆🇮🇷。安克表🐽🇲🇳示，凭🇫🇯借更节能的存🇫🇮♟️内计算架构，T🚶♀️hus 芯👗🆎片可以处理🐏💣数百万个参数🚒，计算能⚡力会明显提🛐🇨🇱升，应对🍟复杂环境噪声时♊也会更从容🦖。从实际影响📩来看，🛩这项研究降👥低了训练高质🦸♂️量推理🌗AI的门🥥🇲🇩槛🇮🇳。”加兰说🍬。一个真正复杂的任🚽务，本质上不🇨🇫是一条直线能跑完🕘的🐻⚾。
作者| 木落潇潇💽😹 编辑🇰🇬🎹| Mi🇵🇱a 20🙉👨🎓26年4月15🦸♀️🚒日清晨，第🇹🇹🙂十三届中国📠😳网络视听大会👚🇦🇷在成都开幕🇰🇪。而WALL🚨-B的行👨为模式🛅完全不同：它🙁😐会调整策略再💗次尝试，如🇮🇷🎸果成功，就🏁💂将这次成🌩功的经验直👪😦接更新到模型参🇨🇺数中🛌🙈。研究团队使用了🆕一个名为 DIN🧱🚣♀️Ov2 的预训✨🙉练视觉模型👉🐫（可以把它理解⚫为一个🎋🔮经过大🔵🙇♀️量图片训🔂练的"看图专👩🌾家"）💍🙅♂️，将输入🥋🐃的两张图片📰👿分别转换为包⏭🖨含丰富视觉信息🍃的特征矩阵🇳🇬📩。
