（来源：上观新闻）
参数量高达27🥡☯0亿的 Ge🍝🚶♀️mini 🤩↗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，🇰🇵🙂Gemin👮🦑i 2.5🍁📱 Pro👩🦳☁ 在这项任务上🚇的表现🇬🇺🤴几乎与瞎🉐猜无异🦙。
Kimi 的设🌭🤝计逻辑是需🇽🇰要在安装 💁♂️🗜Ope🌺🇲🇾nClaw 🇵🇲🎷的那台主📅机上执行一段 👻Bash 脚本：🌝 执行完脚本之🇧🇹😈后，在其🎺🌔他地方安装的🎳 OpenCla◼🚮w，也会显示到 🇪🇪Kimi C📨👩👩👧👧law 🐷🚙中⚒😿。
这个基准共分三🇺🇲个难度级别，🙎每级随机抽🏌️♀️取300🎇对图像🌱⚡。马斯克🚷是Sol🤞arCit🍭y的最大🦷🚭股东之🕍⤴一，并担任董事😯长🇵🇳🎊。然而，🇹🇻↩芯片设计🖐需要在🤓😓sem推广代运营某些特🏅🐔定领域🇰🇷🐧拥有极其精🍚👩🏭深的知识🔙。在几个🇧🇸对比方法🙃🏒中，直接在目标✖环境里🐳用强化学习训练📓🌶的模型（G🥭🇳🇪RPO🇦🇶🎙 on 🇴🇲📊Targ🇪🇸👩💻et）能达到🇲🇻37.8%👷♀️，一种使用通用合😟🤝成环境训练的方法😙（AWM🇻🇺）能达到38🥞.4%，而🍬一种通◾🏊♀️过优化系统提🇱🇻㊗示词来植入能😃🇳🇿力描述的方法（G🕐EPA）能达🎒🕉到39🧐🦒.6%🐽🛂。
