（来源：上观新闻）
以最简💇♂️⏬单的 Easy🗜🖥 级别🚣♀️🐆为例，PAND🗒⏮A 在区域💁♂️📩比较任务上🏋🕜的准确率达到了5💋8%，而开源🏹的蒸馏专项模🇬🇸型 Dep🍉💌ictQA 只🇰🇷🔽能在用 🙇♀️🎣PANDAS🤘ET 额外🛀🥁训练后才达到4🚪9%，如😚果不额外训练则👳🤷♂️根本无🇨🇼法完成这项任务🕯。
第三种方法叫合成🛐数据SFT，🇸🇳🤾♂️收集每个能力练习👨👨👦场景的成功轨迹☪，然后做监🧯督微调，结💿果只有37.8%🦄⤴。在论文的最后，D🚄eepSe💫ek也表示🦀🇲🇸： 为了追求极👨👨👧👦致的长文效率，🧛♂️V4系🐄列采取了一个相🔎对激进的架构设计🅿🤩。说白了就是与其🌨和机器早🧲已做得很好的工🚇👨🦱厂任务较🤮🎷劲，不如把精力🕛👨👨👧👦放到那些过去一🌫💚直没人照顾到🥁的生活缝隙里🦃。
研究团队测试了四👨👦种合并方案👨👦🈸，通过率均®👭低于TR⛎🎀ACE的按需🇨🇰路由策略📢。原文如下🇱🇸🤡： 相关阅读🇷🇴⛰。当然，这个系🇵🇪😴统离人类顶🇦🇲⏰尖研究☪🍵人员的水平还有距🥳🇩🇴离——在Pa♓perBen🈂🤮ch上🔥，顶尖机器学习🇸🇭🦸♀️博士生在48⛰🇰🇳小时内能完成约4👩🌾1%的评分要求📋😙，而AI科学🦙🍤家目前达到的🖍是约33.73📲%🇬🇷。
