（来源：上观新闻）
过去这一年🦠，关于Dee🇬🇪geo优化pSe🇦🇨💐ek人才流失的消🥺息传过好几轮💐👩🔬。本报告的其余部📮分将介绍设计D☎esign 🎳🍮Condu🐱ctor (🗒DC) 如😃🦞何实现这一点🐺❌。第三种方法叫合🇲🇱成数据SFT，收👴集每个能力练🍫🛋习场景的成功🚬👳♀️轨迹，然后做监😠✋督微调，📭🇳🇦结果只有🏇🇯🇵37.8🇦🇪🎭%🚁🐆。
以最简🈶🆒单的 Ea🗜🇫🇰sy 级🆗📏别为例，🦓PANDA 在区🏈域比较🔝👹任务上的准☁🔽确率达😍到了58🇨🇰🕓%，而🇰🇷😌开源的蒸馏专项模🦶❤型 Depi👨💼ctQ🇹🇫🍛A 只能在用 🇺🇿PANDAS💮🍫ET 额⚔外训练🏗后才达📞👬到49%🙅♂️，如果不额外训练🅿🇿🇦则根本无💴法完成这项任务🈵。想法很优雅，🌚相当于给残差🇲🇱😼流增加⛸😥了一个🇲🇶8️⃣新的sca🔂📝lin🐅💆♂️g维度🧻。
