（来源：上观新闻）
研究负责人陈博远🧙♂️更直言：“GPT👳♀️🐕-Ima🌅ge-😽🛳2 是图🥦🐄像的 G🇨🇬↙PT——一个可以🏒处理任何🎼视觉任务📩的通用模型🇸🇮😐。ToolSa🚙👈ndBox上也呈💷🌼现了相同🇵🇹💪的规律：TR🇱🇰ACE的🍆曲线稳健🐣👨🎓上升，最终达到0🌙🤵.552，而🇵🇫GRPO和GEP🦠🦷A则分🐬🥪别停留在0.🧔🧦519和🦹♂️0.520🌴。还有就是🎽🍥如果这个🇰🇾群组不仅限于🐂 Op🐸enClaw，还🇪🇦可以有其他类型🧼⚡的 Age🇲🇳🗜nt 能够加🕗🇸🇻入进来，那想💃象空间就更大了😿🔬。每块芯Ⓜ片集成384🇨🇷MB静态◀随机存♑取存储器（SRA🛋M），是上一代🐿Ironwo🔘od的☪🦑三倍，可将更✈➰大的KV Cac📵🥃he完整保Ⓜ留在芯片上，大幅🕴🈂减少长上下文解码🇪🇦🛃过程中核心🍽的空闲等待时🦆间，对需要多🏦步骤推理😽🚑的AI🚯任务尤为关键🇦🇫🏳️🌈。
与此同时🐃🇰🇵，这个🥝🚠价值模型🦡用一种叫做"☮🇵🇪二元交叉❣熵"的💔☹方式训练，本🧯🏺质上就是🇬🇩让它学🍶📨会更准确地预🛏👊测题目难🤠度🏂。研究团队使用👨👧👦了一个🕙🇧🇷名为 DINO🤗v2 的预训练☎🖕视觉模型（可😋🏖以把它理解为❇📦一个经过大🐘🍺量图片训练的🤢"看图专家"），🇩🇲将输入的两张图🇭🇳🇫🇮搜索seo片分别转换为包含🛫💓丰富视觉👸🎫信息的特征矩阵🔥🎋。四个预期，三🚦个落地，一🍥🔫个给下一8️⃣❗代💲🎀。他发现🇭🇷🤟所创造的价🧳🧀值，似乎并不🔟能匹配公🏥👋司的需🇧🇾要👷。与之相比，G8️⃣EPA（一种🌏通过优化提🐄示词来植入能力描🎒述的方法）在🇹🇦🐗超过4种能力之🈴后就陷入了停滞👨👨👦🧷，无论再描述🇲🇫多少种能力，🗄效果不再提升🧞♀️🏤。
