（来源：上观新闻）
这个差异🍣🍏说明，单靠文字🍯描述能©💋力、希望AI😜🇧🇲在提示🇻🇬词层面"领悟"👷，存在根本性的🛵👯上限；而通👊过真实的强化🔼学习训练让A🧖♂️😫I内化技能，才是👩🏭🧡真正可以持续叠📆加收益的路径🇧🇳。这说明预测题目💠⛲难度所需的能力，🌨🇦🇶远比解题能力更容🕙易学习🖨。
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（D🇹🇳🇲🇴eepSe🇵🇾🇱🇻ek-R1🇻🇦🍩-Dist🗃🍧ill-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（🆕🏥DeepS🎋😏eek-R📥🛣1-Dis🎑🇩🇿till🌲-Qwen-🤷♀️🔲7B）🔦🔉。以最简单的 E🧔asy 级别👨👩👧为例，PAND🥩A 在区域比较任🇸🇴❔务上的准确🥤率达到了58🇵🇸🍽%，而🐛开源的蒸馏专项🐣🇰🇬模型 Depic🇧🇼🕶tQA🛎 只能🌓在用 P🖇ANDASE🇦🇲🐍T 额外🐿训练后💟💉才达到💁♂️😉49%，🗄如果不额外训📌➿练则根🔕👩👩👦本无法完成这🐍项任务🧧🗞。
这也是很多用户体🇲🇲验后的感觉，🍱“依然会🌮忘事儿”🐝🌧。CSA👓的压缩温和、靠🇪🇦稀疏把关，适合🇫🇮😲做token🤷♂️-leve🍬🦢l的精细检索📺🎃百度竞价代运营公司。其次是"🕘🇶🇦有序性"💔🐴：比较关系永🦏😝远是从锚图👠指向目标图，不📶🧤存在反向🗣👵比较，保📫🐇证了方向🤐的一致性😺。”在他看来，用🥓👮户信任是 O🇲🇨PC 最☮珍贵的资产📦❣，守住数据😜安全底线、保证产🔉品稳定运👨💼行，才能在竞争🌤🕒中建立🇦🇬🕤长期优势🛴。
