（来源：上观新闻）
V4把AdamW🧘♀️🇻🇺替了，接管绝大🌡👩🏭多数参😁🔛数的训练🛡🥃。每一个人都算♈数，每一天也都☄算数🔗💤。安克表示，凭借♊👩✈️更节能的存内计🌁算架构，🇱🇸📣Thus🕵 芯片可以🌲🏸处理数百万个参数🦞⛷，计算能力🏸🤤会明显⏩🦖提升，应对🥤复杂环境噪声🚙时也会更从容📒。
耳机内部空间太👨🦲小，可用♿🚛电力有限🤯，而且用户只要🇵🇼🖤戴着耳机，☯🛫芯片就要一直🇬🇺工作📚🤴。过去很🈁🇧🇶多人认为，只🎬😱要语言🤗模型足够强大，🇵🇲🇸🇹给它更多🇰🇳🌥时间和更多"🌙思考"机😫👋会，它就🇻🇺🇧🇾能自然而然地完成📺🐇更复杂的任务🏬💏。WUM做的，正🈶🇲🇹是同一🚛件事： 🌔🚢将视觉、语👉🕧言、动作、物理🇵🇲🇹🇫预测等所有能力🤹♀️🌧，放在同一🇵🇭个网络中，从零开ℹ始联合💏训练，融为一◾体🇵🇬。
GRPO的方式🥒🍶是：出题，你和🚪👘7个同学同❔🥺时作答，老师把🔌你的成绩和大家🇲🇴平均成绩做比👩❤️👩🛠较，准确但费时🏋🧨。感兴趣的读者🚰可以通🔃🛄过该编👳🇨🇱号在arXi🇿🇲v平台🚇查阅完🚞💗整论文⚛⬛。Q2：PANDA🧡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0.0🎫🇻🇺28亿，处理一对🧗♀️sem是什么意思图片仅需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%🥣❌。
