（来源：上观新闻）
它石A1机器🕋😚人在1小时内完成🇫🇯了亚毫米级柔🐚😖性线束🈺完整装配任务百余🇳🇺次，创🇷🇼🕟下吉尼斯世界纪👨⚖️录😝。博通长期🗣🚥作为谷歌T🏧🏗PU的唯一设计合👩👩👧👧💦作伙伴，并按每🏚🐗颗TPU产💀🇨🇬量收取授权费🛡🇲🇵——随📙着TP🇸🇹🚂U需求激增🛬，谷歌支付给博通🇵🇭🤼♂️的费用水💘📛涨船高，这是谷🗺🔟歌寻求替🇧🇬🦏代方案的核🇲🇱👝心动因↙。Feldman🇲🇿🎹在20VC节目中👀给了一组具🌳体数字：🙄📉一个70亿参数🇯🇵的模型，🆕🇹🇬算不上巨大，每🧡个权重🏴16位，生成一个🇱🇦🎎词就需🧜♀️🇭🇺要从内存♍🍹搬运约140😯🥛GB的数🌱💲据，然🇬🇫后生成下🧞♂️🥄一个词再搬一次🔅，再一次，🤳再一次💽🚍。
我认为飞轮效应来🐼自几个方面：我🔛们的安装基础🎠，我们架构的🧔☢可编程🚋性，我🚟🧱们生态系统的🥩🚆丰富性，以及大🧝♂️🇱🇹量AI公司的存在🧂🐰。它先用一种😹🎩叫均值漂🚿移的聚类算🇨🇾法把画面切分成一🗯块一块的区🤥🇿🇲域，然后用交叉注📼🏜意力的👨🌾📏焦点区域筛选出哪🖇些区域真正🇨🇽对应目标物⛲🆒体，最终得到一张🤛明确的"🇻🇮物体分布地🐫图"——每😛🍷个物体占据哪里，🇦🇿✨一共有几个，↙一目了🎩📊然👩👧。这里最容易出现的🎮误读，是把“计🚵♀️费单位变多🇻🇮✴”等同于“底层模🇨🇰型已经不重要”🇰🇿。为下一🤜🚇代人工智能加速🏇器设计的🇸🇳🖨封装成本高🚶♀️👇昂，即👨💻⚾使每次处理运行🏢的单元数😜量只有适度😫🕜的提升，🚯🥩也足以🛃🇬🇼证明对📩✅新工艺开发🤖🧐的大量投资是👩👩👧👦🥬合理的🙅♂️。
