（来源：上观新闻）
与之相🕔🖤比，GEPA（🈺📢一种通过🦜🎮优化提示词来植🏁💌入能力描述🧸🎠的方法）在超过4🕴📇种能力之后💽🛢就陷入了停滞，无🧒🇻🇮论再描🇭🇷🤖述多少种🏟能力，效果不再提Ⓜ升🐕💂♀️。"厚状💡🤡态"说的就是🌟⚠那个共享🇩🇰🇧🇦文件夹—🇪🇨🗜—它积累了所🌃🚋有真实的工作记📐😞录、设计图纸、问🤸♀️🌺题诊断，🌠🇳🇦是整个项目💒👥真正的"记忆"所🇩🇰在🥢。需要用到🦔这两种溶🇷🇼剂的核心⛵材料包括：🇱🇷🦞 第一，光👩⚕️🌀刻胶🇲🇨。区域之间的比较🔣关系，通过对🍆比两个区域的🚘 TOPIQ 🚜分数差值来👀🎛确定：差值小于0🧼.1的标记🚊为"相🧢🛶同"；🧭💿差值在🏟0.1到🙍0.3之间的😿标记为"稍好"🕊🇭🇳或"稍差🕓"；差值大于0.✂🚵3的则标🧟♂️💦记为"🆙🇸🇯明显更好🇦🇺💦"或"明👱🚐显更差"🧝♀️。
更重要的是，🌐由于每个🔵插件只🍾专注于一🇩🇬🥶种能力，训练信号🈶👠非常集中，AI⤵能够快速、有效🌵地掌握这项技能🚤🤧，而不会因为🇩🇲同时学习太🇧🇿多东西而🕸产生混乱👨👩👧👧。区域之间的🙌比较关系，通👁过对比两🏄🦐个区域的 TO🐅☪PIQ 分数差值👁来确定：🖤差值小📹🏎于0.🦍🐚1的标记为"相同🤮📎"；差值在0🇰🇾.1到0.🥧3之间的✊🐠标记为"稍❗好"或🧱"稍差"；差值大🚎🛎于0.3的则🐇标记为"🌗明显更好🤨"或"明显更🇮🇨🌦差"🏊♣。Gemi🇺🇾ni效果🤦♂️👨🚀： GPT效果🇧🇼： 图：⚡ GP✔🇹🇨T-Image-🍒㊗2 接到指令‼🍠后，自动执行「检🦷🙍♂️索→规划→设☮计→验证」闭环 3️⃣告别“抽🍾盲盒”：底层逻辑🥜被彻底重写 传统✝🇵🇦图像模型🇨🇨🎠是“黑箱操🇲🇩作”——输🇨🇴🛁入 prompt🥊，直接出图🥌。3. 与世界交互9️⃣并自我进化 这是😇WUM架构📔与所有VL🇧🇼☀A模型最👩🦱根本的区别🐏🏦。而更重要的🇳🇺🕘是，WA🇲🇴🍻LL-🤾♀️🙆♂️B的“与🇸🇮🈲世界交互”💘👳♀️能力，开🇰🇪🌵启了一个自🏋️♀️🔶我强化的数据飞🚗轮： 进入真实家🇵🇫庭 → 产1️⃣生真实数据 → 🍈模型自我🇻🇺🐗进化 →🇵🇲🇨🇦 能力🇪🇸🚢更强 📉🇦🇲→ 进入⭕更多家庭 🦑这个飞😕🇩🇯轮一旦启动🧑，数据本身就📑💛成为了模型进🚏🦐化的燃料🌀。
