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如何让XLA认知大模型推理时更迅速且更高效,成为了陈龙
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的主题。
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以超车为例:给XLA一段车辆跟在前方慢车后的画面,让XLA自己
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,再把自己的机器语言翻译成人类语言思维链,如果能还原出“前方慢车挡路一确认安全一打灯变道超车一回原车道”的人类语言,说明它正确理解了人类驾驶的
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逻辑。
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