（来源：上观新闻）
在内部测试🇨🇼中，模型对复👣杂指令的遵循👛🤯率提升👾🌵了 3.2🇬🇵🇨🇻 倍🌩。这些讨论我没有参🥘与，他们📖🇲🇺在群里商量🤫📟。Muon🤯是前几年Kel♓☔ler ⬅🎾Jorda🥽🤕n那批人（他🕋现在在Open🥇🔔AI）在小模🛶👨👩👧型上验证过🙋♂️的优化器，基于👉🐙矩阵正交化🚻🇬🇸。区域级别的质量分🍼析，正是🤡〽这些模型🙎♂️🇪🇨没见过、也没准🇩🇴🥥备好的👯♂️🐔题型🥠。面对分叉的任🚿务，它要🛰🥝么把所有分支塞进🚲脑子里🇨🇿，脑子一😴定爆，要么只走🇫🇲其中一条，错🇰🇲🇻🇦过其他所有可能⛏。过去三年♠的趋势💎非常清晰🧼🙅♂️。本报告的其余😦部分将介绍🇰🇿📋设计De🇹🇴🔌sign Con🤕🇦🇱ductor🤹♀️🕳 (D🐸☄ce认证费用一览表C) 🎡🅾如何实现这🇲🇽一点🥉。通过剔除冗余👩❤️💋👩📢设计，在特⤵定场景中将👩👩👦👦ce认证费用一览表产品做到极🇬🇵致可靠、成本最📫⚒优，是公🔙司认定的跨越🇸🇽商业化“最后一🍀公里”的正道🇹🇳🇨🇩。
感兴趣的读者☑可以通过🏚🇲🇼该编号在🌒arXiv平台查🇸🇮阅完整论文🌏。过去的思路是给🔑AI灌输更多数据🏆，或者让它在目标🈚7️⃣场景里反🤰😎复试错；T🗡🔢RACE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🇨🇦👥。使用更小尺寸价🍐🛄值模型的SPP👩🦱O组合更是7️⃣拿下了🇹🇩☯所有测🙌🚵♀️试方法中🕍🇦🇩的最高🇩🇲分😭。最终，PAN🇦🇨DASET 包含🇨🇽了超过52.8万🗼对图像，👨🌾覆盖训练集（约4🌸✳8万对）、验证集🇭🇹🌓（约1.⚙🐀2万对🌔）和测试🥚集（约3.💐6万对👩👧）🇼🇸📨。第八代📴TPU⬆延续第七🅾代Iron😃wood建立的软🛹💊件体系，支🤫🔨持JA🕊X、PyTo🌜🐾rch、Kera⛴s及vLL🛡M等主流框架，并🦋提供Palla⏫🇲🇬s自定🏳💗义内核语言以🚽充分挖掘S🚴🚳parse🚏Core与CA✔E的硬🌅件潜力🎻。
