（来源：上观新闻）
两种方式都🆎有一个共同☠🛄的缺陷：AI🦹♂️🗳从训练信号中得到🍰🍿的反馈，是👜"这个任务整🅱☎体成功了"或🥰🦉"失败了"，8️⃣🐙而不是🧛♂️🤦♀️"你在第三💗步查询数⚾据时出了问🛣👨👨👦题"🇮🇴。这种思路对普通🕵️♀️用户意味着什么🤡？以客服🍮🥮机器人为🏓💘例，如果🦎一家公司🚪📮发现自己部🚂署的A🧵I助手🇦🇺🍐在处理退😔🇦🇸换货时🐇🦜经常出错，不💾需要重🇬🇮⏱seo推广公司新训练🛐整个模型，也不🐦需要从头设计🕐🇨🇩训练方案🇹🇦——只🈁需要收集一批失败👧记录，跑一遍T🧽⏪RACE系统💩，几个小🔗时内就能🔮生成针🕍对这家公司业务特⌚点的专项训练，📷🀄修补AI🧱在该场景下的具体📒🍯短板🗨🏴。
紧接着，在⏹群聊设🔃🦠置中，点击添加🧰🤖 Claw🔍🦉，把刚😾才的虾也🇵🇪🥊加入到👩🦳🇧🇴群聊中就行了🌘。研究团队还提🚒🛩出了一个有趣的🦹♂️未来方🎠向：把失真图🇬🇾🎗作为推理链的中间🌵步骤，让🛩模型先生成失🥡真图，再🇦🇿基于失真图给🆚🔉出最终的自然语言🎭描述⚠。PAND🐟A 模型的🎋参数量仅为0🇺🇳.02🆗🌿8亿，处理一对包🇬🇩🏴含14个👼🥰区域的图片对只⬛🆗需要3.53秒，🔲而相比🖤之下，同类开源👩💼多模态模型（如🔤🧶 Q-🌠Insight）🍕🤲处理同样的任务👗需要274秒🏘🐲，参数💌量更是高达7🐜0亿🚯🇰🇪。
