（来源：上观新闻）
“我做🌛❌的是PMF，即产🕵品符合市场需求🇹🇻🎣。综合来看，引🔌入失真图带来了约👨🚀15%📒的整体性能提🐩升🇻🇪🚼。主要评估指标是"🎇任意奖牌获取率🦵"（Any🏉🇪🇪 Meda🥯🤦♀️l%），即在全部🐏测试任务💒🔉中，有👨🦰多少比例能至少☢获得一枚🚡奖牌🏴。
结果相当值得👩👩👧🇬🇵关注：在🥌⏮第一个基准P👉ape👮😋rBenc📳h上，AI🕋科学家的平均得😸✏分比此前最强🌕的AI基线系👨🦲统高出10🥵.54👨👨👦👦🤾♂️分；在第二个基🚘👮准MLE-🇸🇾6️⃣Bench 🇪🇸Lite上，它🐍🇧🇼以81.🌤82%的"获奖率🇪🇭🍆"超越👨🎓了所有有记录的😿对比系统🧖♂️，其中包括🇨🇽🥩多个已公开发布的⛅知名商业和研究机🤒🎮构系统🇮🇳。
