（来源：上观新闻）
PANDA 🥜🇬🇾展现出了最小的🎃性能下降🤡🏥幅度，而部👆分商业大模型🏖🍐在 Ha👟rd 级🇲🇵别的严重程度分⏱📎类任务上🥅🖼甚至下滑到了低于🇮🇸随机猜测🆒🔣水平的表现🏇——这🦊说明在面对复杂✴👩👦👦混合失真🧓场景时，这些模型🔩完全"迷🇵🇬🚾失方向🍹🗯"，只能靠🥦"惯性"输出一🇳🇪些听起来像😝🇵🇳样但实际上随机的🤭🇹🇿答案☺☂。GRP🔋O的成功，本🍬质上是这种框架切🌷🚭换的成功，而非🇳🇪多采样的必😅🇸🇰然功劳👏。“从拓展😲🎋人工智能⏰模型性能极限🇧🇼的角度来🇸🇲看，这对我们🤸♀️🐷来说很有意思，📸”他说🔗🐡道👌。
这些步骤包括架构🐺定义、🇸🇱RTL 实现📰🀄、测试平台🚋👨🏫实现和功能验证、🇱🇧🇨🇦前端综合、布局🚰布线、功🕷耗估算以👼😊及封装🏠🥴。好处是，它让信🆒🥝息完整、🧔可追溯🎒，但用⚖户使用越久🔢，记忆规🚕🕒模越膨胀，🤢不准确、不相㊗🏫干的数据噪声也💭🚡就越多，调用时的🛠📥Token消耗🇲🇬🌠量也随之➗飙升，检👉索精度、响应🔺🎋速度也💒🎬会受到影响📗🚇。PANDA 使用🉐8块 NV💣IDIA V🦞100🐚 32GB 显🐇🔷卡训练，批次🏞🤩大小为6😕，总训🇸🇿👔练时间约1.5天🇩🇿🇫🇲，使用▶ AdamW 优🏦化器，学习🇲🇸率1e🔯-4，权重🥽衰减0.01，🏈共训练🎛30轮👋。
