（来源：上观新闻）
在实际测试🍒中，研究🦠👩🦲团队独立运行了1🥵0次能◽⚫力分析，"结🇵🇬🌠构化数据推🇻🇺🐺理"、"多步骤任🐈务完成"和"前💿💤提条件验证"三🇯🇵🥵种能力每次都被稳🦒定识别，"工具🚔⛑调用精👰🌯确性"在1🥩☃0次中被识别🆘到8次🌉。谷歌正✝在努力扩大其自研🏵🧰芯片的销售🦘。3D环面🇩🇴在102🍕⏹4芯片配置🎱下，任意7️⃣⚫两芯片间最🤦♀️多需要16🦛🍦跳；Board🏋🙅♂️fly通过高基数🥜设计将最大跳🐐🇷🇴数压缩至✨🍍7跳，网🇸🇻络直径🇪🇷🧞♀️缩减56%，🏴🌨全对全通🇧🇪🇧🇴信延迟改🥝🇧🇶善最高😺50%，对混合专🇵🇬😑家模型（MoE）👨🎤和推理模型中🌊频繁的跨芯片令🔟🏥牌路由尤为🔆谷歌工具有利👩🏫🧛♀️。
在训练大模💼🇹🇳型这种极度🈸耗费算力的场景下🏝，这意🦏🚉味着训练时间大幅🏨👨🦳延长，成本🖼❎急剧攀升🇱🇮。2020 🍮🥩年，研究人员🥉👨👨👧👧对 GPT-🇲🇶2 模型进行👯了微调，🥶使其能够↪🐙设计逻辑电路片🐅段；2023 年🥂，研究人员🇰🇮使用GP🐎🐆T-4 🔶帮助设🐞🖼计了一🇵🇬个具有新型指令👨👨👧🚡集的 🛥🆔8 位处理器💼🤜；到 20🍑⏭24 年📀，各种 L🗨😜LM 可🍥🧀以设计和测试©具有基本功能的🍐芯片，例如掷🦛骰子（尽管这些芯🏴片通常存在缺🦀🕖陷）🛂。
