（来源：上观新闻）
结果表明，🥡在 KADID-🐄👨10k 上，基🌛于 P🏙🈯ANDA 🇮🇸😐分数的排名🕕🇷🇸准确率达到💏78.⛏😳83%，基于🥪比较关🇩🇰🔽系的排名准➿💩确率达到7🐜6.90%🇸🇿🤭，超过了同类开源🚫🇹🇫多模态模型（🇷🇼如 mPL🦸♀️UG-⏫Owl2 的4🚈🥞8.5%、L⌛LaVA-👊🐦1.6🍉🍬 的57%🍣🦐google加速、Q-Ins🍀truct 👓的55%）⚪🌸。这就是这篇论文🥗要解决的问题所🍊在——不🕋🚪是让AI写一段⛄🇬🇬代码，也不🇧🇧是让AI🇰🇬🏊♀️回答一道题，而是🛰让AI像一名真⏲🅾正的科🧱研工程师那样，🔝🍀端到端📽地完成整个机🛵🇬🇼器学习研究的复现🇲🇳与优化流程🇦🇼。谷歌将AI芯片战6️⃣略推向新阶👨🏭🐊段📶。
训练调🇰🇲🦋度上，序列长🚵🐀度走四段，4K👢💿 → 16K →🥕 64K → 1🇪🇦🥚M👩👧🌓。在M1之前，M⚜ac的CPU、G🎥🤔PU、内存各自🍙google加速独立，数据搬运成⏺⏫为性能瓶颈🚵♀️🇧🇶。评分方式更宽🌾容，采用部🚍分分制，👩✈️🦟最高1🥉🍇分，完全◼完成给1分，部分🥡完成给中间分数🚣📮。在受控对比实验中⚗，AI科学家☪使用两种底👪🌊层模型均达到了📒🇵🇰81.82♑%的任意奖🥴🇩🇰牌率，分⬜别比最强对比💫🐢系统高出4.🇨🇼☘55和🇸🇮18.18个📳🦈百分点🦀。这种探📩🕓索工作是浪费的，🔳不必要5️⃣⚽地消耗了令🙍牌，而🛡🇬🇾如果模型对架🦉构和工程有更深入👩🎨的理解，🏃🦗这些浪费是可以避🧒🍠免的🇫🇯❇。
