（来源：上观新闻）
研究团队测试了一❔☝种极端组合：用一🈴个只有15🦙🏉亿参数的🕶👂小模型（Dee🕣pSeek-R1🏡-Distil🦹♂️🇪🇨l-Qwe🙏📎n-1.🎥5B）作为价⬅🤙值模型，去辅助🧜♂️训练一个70亿🇺🇬🥤参数的🚸大模型（Deep💠Seek-R1-🥅🔔Distill-🤽♀️🇻🇦Qwe📌👨🦲n-7B）⏹。
可以把每个令👜牌理解😗为一个"标签😶贴纸"🇫🇮🧦，系统会为⛪📠图片中的每个区🇦🇷🚌域随机分配一个这🗨样的贴纸👩👩👧，然后把贴😈纸和区域的形🤴🇨🇷状信息🇯🇵💯相结合，再与✏图像的深层特🔆🎯征融合，从而👙🙄为每个区域生成🕤🇪🇹一个"个性化"的🇪🇪特征表示🚬。这激怒了🇨🇷🤼♀️一些特斯拉投资🏋️♀️😺者，他们起诉🍡该公司，认为这👹笔交易浪费了公司🤫资源😋。实验表明去掉🇻🇨📱这个机制后，🐊👮MLE-🌹🤭Bench 🥽Lite的👨👨👦👦获奖率会下降🔠🐠近32个百➕分点☁💤。
