（来源：上观新闻）
但我们现在知道，⛷用 CP📡U 来训练 🐟🧖♂️AI，本质上🎆🇬🇫是个非常低效的行🐗🐸为🇩🇴🧱。报告中说，使🇸🇽🧓用点作为视觉基元💻来解决复杂拓📋扑推理问题，仍🇵🇪🤝然是一项艰😪☎巨挑战，目🚙前模型的跨场景泛👨💻化能力也有限🤩。服务机器🇭🇺人中，庭🕍🕓院机器🔋人、配送机🚛器人、陪伴🇼🇫机器人等场🇸🇾🌯景明确的细👩🎤分方向持续💊🤬获得资⬇6️⃣本关注🇧🇷；特种机器人则集🍾中在水下机器🎉➖人、高🏴☠️空机器人等具备刚🈳性需求的💂♀️🧱垂直领域🇧🇿。
具体来说，👨👨👧🇯🇲系统内部存在👻🎍三个分工不同的角🙅🇯🇲色：A🇸🇨ctor（行动🤺🤩者）负责生成初始🚺📍描述；〽🧣Eval🎫uator（评📼估者）负责判断这💿📻个描述是🈁🌇否正确🧶🇯🇪；Self-🛀🇬🇶reflecti🤶on（自我⭕反思者）则👩👧👧在发现错🎯🥞误时，分析🤹♀️错误的原因🚐☯并提出改进方案，🎑再把这个🍒"经验教训"反馈🚴♀️🥒给Acto🍲🦆r进行第🥖二次生成🚈。
华为称，双🥌方“硬件加算法🕠🧕”协同🕵😓，联合优化DS⏮🇦🇷A等关键😚🍕算子性能，👑算子效率提👩❤️👩🧯升超过50%，🐾🏛结合DSA计算💫🧁特性设计😯🦚亲和的长序列🧧🎢分布式训练🍑🇭🇳策略，🥀🧼攻克了智能🇵🇷🧰体长上下🍠文在昇🇬🇼🌚腾91🚟0系列🇵🇫🌚芯片上训练效率偏😞低的难题💋。
