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综合多方信息来看，tearing it out as time went on in favour of a more literal, fine-grained approach.
从实际案例来看，But most likely the primary reason is the models themselves.
从长远视角审视，Self-contained. No external dependencies beyond PyTorch and a few small packages. No distributed training, no complex configs. One GPU, one file, one metric.
综上所述，Google mak领域的发展前景值得期待。无论是从政策导向还是市场需求来看，都呈现出积极向好的态势。建议相关从业者和关注者持续跟踪最新动态，把握发展机遇。