（来源：上观新闻）
今天的🇺🇿 AI🧀🎆 圈也一样🔈。第二个基准🇨🇵🍧是MLE-🆕⏸Bench L🍂ite，这个🕵️♀️🇦🇼基准更🇩🇴🇬🇺接近Kagg🌶👩🏫le竞赛的形📁式——AI🍡需要在现有数据集🇦🇱上持续优化🤺机器学习方🇲🇾👖案，争取在🐱模拟的竞赛排🚀🕛行榜上🌟🦇获得铜🇩🇯🇦🇷牌、银牌或金🇸🇷牌🚉💣。
在训练超参👗🕶数方面，研究团队🐓对损失函🇵🇹🤰数中四项🇸🇹任务的🍧权重系数进行了网🕎格搜索，最🇰🇷终确定🥘的配置为：区🖼👃域比较关🌈🌙系损失权重0.1🇬🇧😒、失真类👑⏱型识别损🛡✋失权重1.0、😡🌟严重程⚔度分类损失🚋🇨🇲书新版好还是旧版好权重0.1、质👿👩❤️👩量评分🍎回归损失权⛲🇬🇲重1.0📝书新版好还是旧版好。研究团队做了▪一个生🦠🎷书新版好还是旧版好动的实💂🕔验，把同🇰🇼👨✈️样两张图🏢🍹片同时喂给当🇳🇬👨❤️💋👨时最先进的多模9️⃣♈态语言模🇭🇰🇻🇮型 Co🎉🦵-Instru🇯🇲ct，并提供了🇦🇿🇲🇴每个区域的名称✍👺、描述🇦🇨和边界框坐标，请🐶它回答每个🕰📰区域的质量情况🏡。
