（来源：上观新闻）
报告指出🀄🕰，26%🥋☎ 的打🛅🇮🇴工人认为，A🕵️♀️I 正在📖🇹🇨直接削弱他们的创🎍造力，和在公司🧙♂️内的核心价值🚲🍩。查办过程并不轻🧜♀️💁♂️松🔮。但报告没有追🥑问的是：这种不透👯🎛明对中🇻🇪🇬🇭美比较本身意味⛹️♀️着什么？当美国模🏯🐺型的训练计💤算量只能通过间🉑接方法估🇲🇽算，而中国模🇺🇦🇱🇰型如DeepS🖱🐾eek-V3反🥞🍞而公开了详细的🧾训练信息时，报告🇸🇮图表中“美国模*️⃣型训练计算‼量远高于中国”的♎🙋♂️视觉印象，实😛际上可能部分🔸🛹来自估算方法对不🥤🇱🇸透明模型🚾🇸🇯的高估🙎❗。
综合来看，🛠斯坦福AI指数报♈👩👩👧👧告的核心🏮判断“中美🙋♂️🏕AI差距😓🕹已经闭合”💁🇸🇭是准确的，🥯🚲但这份报告并🌈没有完👩🏭👤整地解释🐇🤨这个故事🏵。他们先生成🥑主要的🎎试衣图片，然后通🔞🤢过以下方式生🇬🇼🤰成配对图片：把主⚖图中所有衣服覆盖🎍📘的区域（包括要🌖🏁换掉的衣😂服和目标👔衣服各自覆🦙🥒盖的区域♐🐻）都遮掉，💣😶只保留头🤽♂️部、背景、🔵手臂等非服装5️⃣🇪🇺区域，形成一🅰张"身🇨🇭📊份底图"；再👩结合目标衣🌁💬服的法线贴🤚图和文字🔼🚾描述，让重新🛃上色模型在保持👜身份底💟📉图所有☃🔷细节的前提🔩👕下，只在被遮掉🥘9️⃣的区域里生成穿😗😻着新衣服的效果📹。
但是，如果芯⁉🌮片种类更丰富一🏖些呢？🎢显然，仅仅依👩👩👧👦靠一种经过😄🧪筛选的芯片，🐠💆并不一定能满🇨🇨足Mac🅱Book Ne👡🕉o的巨大需求☢。商业化不是⛳背叛技术🇬🇹路线，🙈🐼而是技👦术路线进✨👨👩👧入长期竞争后必🗄🌯须补上的底座🛴。
