（来源：上观新闻）
更关键的问题🌓🎩在于，这些模🖍型通过"🔻🙂监督微调🥕"（可🚓以理解为"👨🦱🚶刷题训练"🗼）的方式习得了固🐦🚞定的回答模板，就🛏⌨像一个学生🍵死记硬背了几🇸🇽💢套答题公式，一旦✍🇸🇹遇到没🥥见过的题型就不🤮🎻知所措😀↘。
这项由斯🇨🇽🏙坦福大学主导的研😏究以预印本🇩🇰❎形式于20🇬🇮🇦🇮26年4🕹🆚月发表，论文编🇳🇵号为a📚rXi💽v:2🧔🚶♀️604.📏💍0533👩👧6v1📌，有兴趣深🇻🇬😉入了解的读者🛰可以通过✂🅿该编号在arX🇪🇷iv平台查询完🍒🥉整论文🇺🇿🇧🇿。
但对大部分只想🏉流流汗的羽毛🕜💎球新手来说，它算💇♂️得上是一🕢个相当🚧有“人味”🛸💢的陪练了🗨🍜。AI科学🎋🤮家在使用G🌘emini🌓🦝-3-Flas⚽h作为🔷🦢底层语言🤧模型时，平均🇸🇽⏭得分达到🇫🇰🏮30.5🧝♂️2分，比同条件♊下最强的基🇳🇱线系统高出9.🧫92分；使用G🤣LM-🕊🇬🇳5时，平❓😓泛普软件均得分达到3🕴🐆3.73分，比🇧🇿👿最强基线高出🇸🇿🇯🇴11.⚖15分🎏🇪🇨泛普软件。
