（来源：上观新闻）
研究团队🦞首先从两个🖊🇧🇱现有的公开数🚍7️⃣据集中筛选出2🌭200张🅿😣高质量🏸图片：其中159🤘👘2张来自 PS🇹🇰G 数据集（一🦘✖个包含场景🎱🐖信息和区域级📹全景分🕦割的数据集），🐰另外608🇪🇨🛐张来自 🇲🇱Seagu🦸♂️ll-100w🏪（一个包❓含真实IS🚝🛬P图像⏸🇺🇲退化效果的数据🎧集）🤫🐱。我们仅提供🐒了图中所示🐦的功能作为📺💭 DC 的一😙🏢部分；其组🚗成由第 2 Ⓜ🔻节中描述的 🕰🇲🇳DC C🍿🌘ore 模块🗿决定🥼。
研究团队测试了一👞种极端组合🇨🇷🇮🇳：用一个🏏只有15亿参🚽🥡数的小模型（De🖨🇱🇹epSeek🇲🇱-R1-Dist🚬🔃ill-Qwe🇸🇧🇦🇮n-1.5👨✈️B）作为价👩👦👦🇮🇷值模型，去🇧🇷辅助训练一🍏🎭个70亿参数的大📷🇸🇯模型（Dee🥩👩💼pSeek-R1🍁🧮-Di🆑🚾stil🇲🇷l-Q🗨☠wen👲-7B）🇴🇲。训练调度上，👟😙序列长度走四段🍴🤟，4K🚝 → 16K💁 → 64K →🏳🇹🇻 1M🇸🇩🥾。这不是其前代大🔈🐑模型W👨⚖️ALL-🕖A的升级版🇸🇲，而是一次从底🏄引蜘蛛秒收平台层架构到训🇧🇱练范式的彻底🃏✨引蜘蛛秒收平台重写👃◼。
