（来源：上观新闻）
尤其值得关注🧁的是一个🤾♂️有趣的对比🦚🎄：仅仅针对单😨🦔一能力9️⃣训练一个插🙂🧘♂️件，就🎶♓能达到40.3%🤺的通过率⭕☃，已经超过了A🏅WM和ADP等🌗🇧🇴使用大量通用训💱📒练数据的方法🌰🔪。
此前表现相🛑👩🦳对较好的🧚♂️😎"迭代代理"🏧系统（🇦🇼Iter🐜🌓ativeAge🥿☂nt）在Ge🇧🇾🤛mini-3🇨🇫-Flas🎆🇫🇴h下每个任务平均🤷♂️🇦🇲花费27.44🏚🇱🇨美元，而A💷😣I科学家只需1✋5.6🐔🇷🇺7美元♨，却能取得更高🧬的分数🏀。
第一个是Pape🎲rBen🛒❗ch，由Open👯♂️AI参与设计，专⛳门用来测试A💓🎏I从头复现顶级机🥒器学习会议论📫🙀文的能力🇰🇮。“在AI技💧🚆术、政策支持与生🐄态协同的共同推动⛴🕵下，一🇫🇴人公司将✨从小众探索走向主🐓🇸🇽流，成⏱为数字经济时代最🗜具活力的创业力量💅。
