（来源：上观新闻）
在这种最🛎😧严格的测试中，😴人类评估者在🇬🇪🔁42%-5🍃🍜1%的情况🇹🇫🦘下更偏好WA🥨LAR训练的模🏴☠️型翻译，而认为🇲🇶两种方法翻译质🇧🇪👭量相等的情况占🇬🇵🐢34%-39%😤。所以不同模型的词🔤🤦♀️元的“含金量🏅”在分词🍝阶段就已经产生🧶☯了分化🌔🎗。这个月的 24 🍨🍑号，谷歌研☕究院（Goog🇲🇳🇵🇪le Res🔵🕋earch）突然🛴🚿发帖，详🤭🥧细介绍一🥯项名为 Turb🗾oQuant🇲🇼🧢 的极端压缩算↕🧐法🚵。
当然啦，我这样说🌟🚁并不是为🃏了批判谁，因为🏝🏬我自己✉在刚看到 T🥉urboQu☯🇸🇩ant 🌷的报道时🚠，也高兴得跟孩子🇬🇷👨🏫似的🔨。目前，部🙋♂️分企业已🌗经开始探索🥯。1 手机下一步🕢变成什么🈹？一个有🐯记忆、懂你🇲🇬🧷的 Age🧚♀️nt 理解🐭🌿了 vi🥗💏vo 🙋👩🎨为什么🕐🎤把影像当成感知的👩💼🇳🇷关键能力，再来☕看 viv🥀👨👨👦👦o 对手机🔑⛰下一阶段的判断，🇧🇧🧙♀️就不会觉🦚💊得突兀了💶🎨。
