（+微:hywyysxs）
这有三条路径：🤸♀️👨🍳 第一是提高 U🏰PH👔🇧🇹。A12🙎♂️芯片率先🏜🌚采用台积电7📗nm工艺（🇸🇲N7），随后A😭13在2019年🇷🇸升级至7n🦀📲m增强版（N7🇱🇻P）🇲🇨。随着A🎫I模型规模继🌝🤾♂️续膨胀，这个🔒🍿问题只会变得越🙆来越重要🇨🇬🇾🇹，这项工作的价🇨🇷值也会越来越凸🔉🔺显🕴。对于半导体板🍑🔖块而言，具备🇸🇿🚚硅光子集成🔨技术红🦕📋利，将🕸✒在这一波万亿💆❇美元的AI工🍟遂宁生殖专科医院厂扩容周期中🏄🇨🇰占据长期主导地位⛱。再考虑到不同📂🐝客户、不同 f🇪🇪oundry、不😆🌧同产品线，每家都🐪需要自🇬🇲己的测🇹🇯试产能🎂♻。
这一切的源头，在👩💻🌀于那块比例🏴🐵极为激进的🕷 5.4🇪🇸 英寸外屏🛩🍙。我们必须做出🐄🥛的根本性改🇿🇦变，也是我必须做🕧出的改🐝变，就是不管我🥮💚对公司的期待有多🤟👩✈️高，都要把它🇬🇫👩🌾提高 🔻100🥪 倍🏑➰。例如，驱👬动器必须体🎦🇭🇹积极小🇲🇷🇫🇯以嵌入🇹🇹紧凑的💓👰关节空间，🌠且需支持复杂的🙅🗒双向动态通讯；电🇷🇸池系统则需🧩在机器人进行🆕跳跃或深🖥蹲时，🎭承受远高于常规🦹♂️🤥设备的瞬时放电🇪🇬倍率💰。
普林斯🇰🇵🦇顿的研究团队换🏁👀了一个角度🕶🇫🇷：能不能让AI模⬅📂型自己学会👩🌾🇱🇾"专心"——🔓💗即在一段🐖时间内坚🎺🕚持用同一批专家🇬🇾🇧🇾，不要那么频🖥⌛繁地换？ 这个🍃想法让他👣们联想🏝🇸🇽到强化👨👨👧👦学习领域⭕🥰里一个叫做"选项🇧🇫🌷框架"🐪（Op❓tions🐴🤯 Fr🧘♀️amewor😨🚾k）的理论🍸。
