（来源：上观新闻）
第三种方👌法叫合成数据SF🚙🏀T，收集每个能力👩👩👦👦练习场景🦃的成功轨迹，🇹🇹然后做🔖监督微调，结果只🤫🐕有37.8%🥄。其实最近大家在🇲🇵聊 Harnes🐱🌁s Engin🐭eer🏠✈ing 🧟♀️.cn是什么域名的时候，肯👃定会聊到 🔦Multi-Ag👼🏖ent🔼，为什么⛓ℹ Mult🐸🤬i-Ag⛔ent 这么重要💢🈴？ 这个概念两🍜年前就有了，那会🏁儿我不🚁太看好🎸😑。PAND♣🕌A 使用🥕🇲🇴8块 NVID🇻🇬IA V1🇵🇲00 32GB 💙🍻显卡训练，批次大🎩🛎小为6💃🤲，总训💁练时间约😥1.5天，使📊用 AdamW📡 优化器，学习🥮🙍♂️率1e-4，权重🌠🕕衰减0.0🐐🍌1，共👣🇩🇿训练30📂❔轮🇧🇱。
比如用户说"帮🤥我打开W🔶🇮🇷i-F☣👩🌾i"，🐮AI调🙏🔎用开启🎅👺Wi-F🀄🇮🇪i的工具，结🍆果返回🌗了"低电量模式🛄🇧🇧下无法开启☪Wi-Fi"的错◻🇦🇹误，A🇯🇲📸I便直接告诉用户💎"对不起📝🚽，无法完成"🧶👩👧👦。相比V3，🧪🐀V4在三个地方🇾🇪▫做了升级👨👩👧👧。因为发音相似🎱🇨🇳，中国👯♂️开发者直🇩🇿🇪🇪接叫它「爱马仕」🛐🇷🇴。后者的下📦降尤为值得🤴关注——去掉这个⛏机制后，🤝系统仍然能产生🗺有效提交🤶👲，也还能获得一些🧐🇫🇰铜牌，但🆑银牌、金牌这类🙎♂️需要多轮精🇸🇮细优化才🧽能达到的成绩🇮🇷大幅下🤽♂️滑🏴🏇。
