（来源：上观新闻）
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其次是良率预测方🧧⏭案，通🥽过De🐸🐑fect K🧼ill🎇 Rate预🏔🥵测良率📶损失，结合p⚓rocess数🇨🇿🐕据、Inl🚇🕡ine/of🇱🇮fline数👦👀据预测WA🇺🇸▪T和CP🇴🇲👉，让工程师🇬🇧能实时掌控生产过🤽♂️🌐程中Waf🇧🇪🇬🇮er的良率变化，🇫🇷🏉从而做出更精📪💸准的决⤴👩策🚖。这种环境的📨🌖高度随🥼🙈机性与目➖🦏标物的非标💇♂️准化，被具🎴身智能领域公🧟♂️🥶认为检👯♂️🎋验通用机器🐗人的「终极考🐑验」🗯。每一层都包含多头🙍♂️👱注意力机制（Mu👂👯lti-Head📠🇬🇹 Atten🚙tion）和前馈🕊神经网络（FF®N）🎎🛸。
