（来源：上观新闻）
利用高精度的时域🏪热反射技术（TD🤙TR）测试发现🐠📜，θ-TaN单晶💲的室温热🥳导率在442~5🇵🇰02 W m⁻¹🕰K⁻¹🈁之间，低温15🌱🇦🇹0开尔文时热导率🚭峰值更是达到81🚿🏋️♀️2 W m⁻¹🍒😯K⁻¹；即🤭便在高温💦🇹🇳环境下，其导♊🍽热性能下降也十🐧分平缓，450 🍎🉑K后的⌚🥥导热能力可🔑与BA🐊s等高性能非金👨🦱🌦属导热材料相媲美👨❤️👨，适合🤛高温散热😏🏎场景🇭🇰🇹🇦。就在数日📰🎲前，博通刚刚敲定👨🎨🦕了一份延续至🕦🎉2031年👩🎓的TPU合作协🦏议🛡🗡。
传统的基准❗🎇测试体🥯系面临彻🎻😻底重构，仅仅🇬🇶👩👩👧衡量模型输出准确🗜率已经毫无⚡意义🛡🥝。AI降低的是"🍇🇰🇲智力密集型🇸🇦任务"的门😢🌴槛，但它同🏖时也提高了😐☺对使用者判断力和🤰创造力的🕔要求🇬🇱。瓦特改良🌐👁️🗨️了蒸汽机，瓦特之👕前已经有蒸🤢汽机🤽♀️。部署/推理端🇧🇩🥐：论文明确测试了🧣三类平台🇸🇬—— 云端🛵🇭🇳 GPU：🏕😐NVIDIA 🇹🇻A10🌉🛃0（训练和基准评🌱💠测） 车载/机器🚾人级边🌳缘：NVIDIA📮🚶 Jetson 🙋♂️Tho👩🏫💂♀️r / DR🤦♂️🚂IVE A😀GX 🧳Thor（😎🌬66 m👩🎨🌪s 实时预算 @📕🌝 16 Hz🚮🧼） 端侧 CP🇨🇽🍽U：Flash-🇸🇯🇵🇱Lite 甚🕖至能在🥐♓纯 CPU 上满👩✈️🐽足实时 📑👩🔬官方数据显🍲🎥示 Fl6️⃣📦ash-Lit⌨e 在 A🇩🇰🇲🇩100 🐽上比旗舰快 12🏹⌚ 倍，在 N😟VIDIA T🎳hor☪ 上快 🛄🤢5 倍🇷🇪。
