（来源：上观新闻）
研究团队给出了🏃♀️🦌一个直白的🇲🇺诊断：问题的🌾🕛根源在于没有〰合适的训练数💳据👩👩👦👦⌚。Q： 如🚎果关于价🤦♂️😀格、性能和每⚫🙌瓦性能等这些指标🏴🔄是真的，那么你💴🍴怎么看这样一件🍇🧔事情？比如🚩说，A🧶🥿nth🦗ropic🅿最近刚⛔刚宣布，他们与🎾博通和谷歌👁️🗨️🔩达成了一🤒日韩欧美经典份多吉瓦🇧🇲🌭级别的TP📽🐺U计算🍖协议，他🇰🇷们的大多数计算都🇰🇾是通过TPU完🤷♀️成的🗳。
五、把测量数🔧据"喂"给A🌯👱I：全🏨↖新的测量值编码⚙⏲器 有了🏋️♀️高质量🇬🇶🏋️♀️的训练数🎋据，下一步是🌄🐌设计一个真正能理👜🚰解尺码🐿信息的AI模型🍅🔵。
比如开🛍头的那个de✏mo：把蓝🇲🇪色笔放进黑色笔🕐😧筒，任务完成♉了吗？ 🎨✈ER 1.6能从🇹🇬多个角度的画面里🇷🇪，给出一个可靠👷的答案🦉。这次ER 🎊☪1.6发布，🇫🇲🔁署名了两位作者🇮🇱🇦🇼，Laura⏰ Graess✨💿er和P🚰🇲🇪eng Xu⛴🇸🇹。
