（来源：上观新闻）
Q2：PA🛌👩🌾NDA模型和😀GPT-4👨🌋o这类大🍣模型相比有什➖🎤么优势？ 🏫A：PANDA🇻🇦的参数量🗨🍻只有0🍋.028亿，🧰处理一对👐☑图片仅需🍁🇨🇭3.53秒；而🇮🇷🕸GPT-🦑🇲🇬4o等大模型🦉参数量达👹数百亿甚至更🤡🎿多，且在区🎌域级质🇪🇷🚦量比较任🇭🇲💵务上准确率仅26👵🐼%，接近随🤗⏮机猜测的2🥪🦸♂️0%🤑。
在7B规模（🔵70亿参数）的🤫模型上，结果同样🏂清晰👞✝。GEPA则在较🦅早的阶段就🇸🇧🎼趋于平缓，最终🇳🇿停留在39.6🆚🍚%🎙。另一人回⏲复说：“我激励🔲🇳🇵自己的🌿方式，就是做⚛一些以后能写进简📒历、帮我找🚍下一份工作的事，👨👨👦⛺哈哈🏧🔊。虽然AI工具已经💃💕很高效，但很多↕团队仍然难👾以保证🥡🏎效率，😮🤴资金链断裂🛒🥎。谷歌自研A🥧♎I（人工智能）芯🆑片如期上新😝🦑。
十几个ex☹🍨pert通过on🍎-po🛑licy 🎒🔥distilla🕦tion合🐸进一个统一的s🛡🥈tudent🔋。白发的预言家☃与红色🧺的龙虾，指向同🛵一方向：在内容👩❤️👩🚨生产领域，🍔💾AI不👩🎨再是“辅助”，👩🦱而是正在😂成为“主体”🦘。但幕后主创团🔱⛩队很快出面澄清，🦊“3000🍣🇱🇮元仅为算力成本、↔团队实🛍🌇为20人、作🕔品只是两支🇷🇺🇸🇸短片”🇹🇰。
