（来源：上观新闻）
PANDA 使用🦷🤣8块 NVI🏳🤺DIA🤴💺 V100 32🇰🇬GB 显卡训练⏯蜘蛛异形，批次大小为🇲🇦🧽6，总训练时间🧒约1.5⛰🏀天，使🐞用 A🦶damW🍒 优化器，学习🇱🇺🥃率1e🔪-4，权😥重衰减🌯0.01，共🇹🇷训练30轮🗳。训练数据量🇽🇰🕙整整翻了一倍多（🐔增长约 1.💔2 倍）🇮🇸。他们随机抽取了2⌨00道题目，让A🆙💘I多次尝试😖每道题，🕚▪用实际答对率作🚯⌚为"真实难度✉💑"的衡量标准ℹ，再与➗价值模型的预测值🕘做对比😒🇬🇹。
尽管Ve2️⃣🙅♂️rCore的理🇨🇦论性能存😩在局限性🏫😞，但这足以表🇸🇹🇴🇲明该设计可能📱❗具有实用价值🚴🇵🇫。与此同时，🎮这个价值🐤模型用一🏳️🌈种叫做🔗📧"二元交叉🕶熵"的方🧒式训练，本1️⃣👬质上就是让它学🧗♀️🦜会更准确⌚👛地预测题目难🆚😐度👩🔧。该 C📩PU 的确切时🇵🇫钟频率为😴🎽 1.48GHz🐀💥，并且实现了…📴…Cor🈚🥟eMark😹处理器核心基准测💂♀️🐰试得分为3261♟️分🐚。
