（来源：上观新闻）
V4的做🇳🇫🕧法叫mHC，把矩🙅♂️阵B约束到「双随🚶♀️🇬🇧机矩阵🧷❇」的流形上（数🏦学上叫Bi🗡rkho🇧🇸ff 🐀🌈poly➗➰tope），行💠📟和列都归一化🏪🇸🇬为1👜。这个工💯💼作区被🇲🇴划分成三个区域：🈴🛌一是"论文分🇵🇦☀析区"，存放🇦🇹🇦🇲对目标🗨论文的结🇦🇿🌔构化理解、关🔍🐺键指标、实现细节🖍🇦🇷和存疑之处；🕚🇵🇱二是"提🇳🇿🎌交区"，存👨👨👧放可运🧹行的代🖤👌码仓库，包🙎♂️括环境配置🌁脚本、资源下载逻🗻🎓辑，以及🚠最终执行入🇳🇫👫口文件；三🇸🇲☝是"代理🔨工作区"，存放🛌⛴任务优先🗻级计划、实⛺🦄现日志（只🇲🇶👩👧能追加，🇲🇨不能修☸改）、🏴实验日♑志和每次具体实◼验的详细🇭🇳输出🕌🙍♂️。
换句话说，它🤑试图解决◼🚓记什么，但还没有⬆稳定解🧥📂决怎么记得更🕐好🦠🇬🇫。单 Agen😊🤾♂️t 的能力一🏊🧖♀️下子快🇲🇬🐬速提升，但行业很✈快发现了两个绕🌛🇨🇼不过去的问题🖊🇺🇦。对比V🚢3仅用14.8🇸🇬🆔T Token🤡训练，V🚼👧4-Flash 🌜与 V4-Pr👩🏭🌥o 的数据消🖱🇲🇶耗量分🥑⏮别达到了32T和ℹ33T🌌。
参数量高🚛🇨🇰达27👏🦵0亿的 Ge🇲🇪⛰mini🚼↩ 2.5 Pro🇬🇱（谷歌旗下😽最先进的商🧐🙊业大模型之一👨✈️）只有🕡🇨🇷22%的准确率👳，而随机猜测的准🆘确率是20%——⛔也就是说，G🔤emini 🥺🌀2.5 P🚛〰ro 在这🧔⏺项任务上的表现几🕛⛏乎与瞎🌞😠猜无异🛌♟️。
