（来源：上观新闻）
参数量高达2🚯🇲🇸70亿的 G🇦🇿emini🤛 2.5 📷🇳🇷Pro（🇷🇪🐒谷歌旗🇨🇬🇹🇷下最先📱🗯进的商业大模型🇧🇱之一）🔟🔺只有22%的准确🇪🇷🌥率，而随🥏机猜测的准确率🙈是20%—🔧—也就是✌🔔说，Gemini🆕🧀 2.5 Pro🇦🇿 在这项任🇲🇬🌶务上的表🐽⬇现几乎与瞎猜📛🎆无异⛏📚连接蜘蛛。。设计方案是一个👨👩👧👧“动态”🐩🇲🇰文档，🍐DC 会随🇼🇫🚬着其架构中任🇨🇬何功能或🐣🧛♀️时序问题🧁🈚的修复🤦♀️而更新😄该文档🔦🚙。
实现上用Si🌉1️⃣nkho🌝rn-Kno👢🥐pp迭代，交替做🥪行归一化和👩👩👧列归一化🕣🥘，迭代20次🤩收敛🇨🇼。目前，我个人觉🥛🦴得在产品开发上，🧷Kimi的整体表🇬🇳😤现很不错，🇵🇸🤲我现在很🎱🇲🇬多大模👛🐨型用的⚾🔭连接蜘蛛都是Kim📹👶i📷。结果显示，这📀个混合方案和🇮🇹标准PPO一样🍖不稳定，同样出现🍍🚀了性能崩溃🛀🙊。六、这🇫🇲套系统背后的数学🕦🏴连接蜘蛛逻辑：为🕵什么"对比🈴🇩🇲分析"比🙊🔐"失败分析"更*️⃣📙可靠 研究☪📗团队在♿🛒设计能🇹🇩力识别算法🇦🇿时做了一个很关📯键的设计选择：不🇵🇭是只看🥝"哪些能🥚力在失败案💽例中缺失"，而是🏴计算"💁🇨🇳某种能力在失败👩💻案例中🔫缺失的频🌳㊙率，与🍬它在成功案例😿⏯中缺失🏟的频率之🥖差"👉。
