（来源：上观新闻）
Q2：PA😅🇷🇸NDA模型🎼🚵♀️和GP🧂T-4o这类大🥂👯模型相比🛃🚘有什么优势？🤣🇬🇭 A：PANDA🦛的参数量🏅只有0.028👌亿，处理一对图片🇦🇿仅需3.🌥🛅53秒🚁🥓；而GPT-👩👧4o等大模型参数⤴量达数百亿甚🇨🇫👩⚖️至更多，🎋且在区域级质量🛋🙀比较任务上准🥘确率仅26%，™接近随机猜测🈶🗳的20%🍠。
💬 “以前用 🧷Midjour⛳ney 做概🛣👨💻念稿很美，但落🧖♀️⤵不了地🛄。它的唯一任务是，😣🏔在看到一道题🇬🇬🌥之后，🇧🇯🕢预测当前的A🇨🇩I有多大概率🦝⛪能答对这道题——🥛用一个0到👨🍳1之间的💱数字表示🤨⛱。目前，🧿我个人觉得在产🏄品开发上，Ki💁😳mi的整体表🇹🇩现很不错，🕳我现在很多大模型🙇用的都是K🇰🇪imi👩🏭🙂。
（3）规范🇮🇲🌴要求 我们发现，📘提供给 DC 🌁的输入规范必须以👷♀️🚬极其严谨、精确且💃可验证/可🕸🍃测量的方式编⏭写⛽🥳。王昊指㊙出，这一🍫点甚至😱🥵许多动物🤓🎁都不具备🍐。面对分叉⛓的任务，它要么💞把所有分支塞进脑🏌🗽子里，脑🇧🇸子一定🐧爆，要么只走🎯🏹其中一🏞条，错🧒过其他所有7️⃣🈁可能🤝。
