（来源：上观新闻）
其二，语言🦹♀️模型有输出长度的🐖限制，当图片包🦶❤含十几个甚至👎几十个区域时，🌛目录树要求它逐一分析👩💼每个区🤪域，往往会超出📚模型的🛅处理能力，导致🎓🤵遗漏或重复🙆♂️⭕。原因不在于硬件🍖🇩🇴。”他们写道🇿🇼😋。但这个🍋差距已经比之前⌚任何AI系💯🙄统小得多，而且🇨🇱研究团队👏💿在这个方🍖🐊向上的设计思路🚽🔡，为进一步👩🏭缩小这一差距提🕷⁉供了一个清🇷🇺晰可扩展❇🏃♀️的框架😦🦡。
研究团队做了一个☸🎢生动的实验，把🇨🇦🙃同样两张图片同🔏🕊时喂给当时最先进🦂的多模🥪态语言🚜模型 Co-In👐🌖struct，🇰🇵😿并提供了每个区🚚域的名称❇📂、描述🌡📵和边界框坐标，👩🍳请它回答每个🗒区域的质量情况🧽。TPU😉🥴 8t的单位功耗🐟🇧🇲性能较上一🚄代提升了1🍑24%，而🛣TPU 8i则🏇🍖实现了117🤼♂️🐚%的提升♐。PGM🧼🇸🇴EA是光刻胶配方↪🇸🇧中的核心溶☹剂，占比高➡达80%至9🌩📀0%，🎈PGME♣则作为🇹🇰共溶剂🐯👩🏭使用，两者合计📀🥼占光刻胶溶🇰🇵⚪剂的90%以🙇👨🌾上🎆🗯。
