（来源：上观新闻）
HLE上V🐄👩❤️👩4-Pro🧡🏵-Max 🍗37.7🧐，Gemin⚓🏙i-3.1-P📷🧮ro 🇱🇰🇧🇦44.4，Cl👩✈️🔐aude-Opu↕🇦🇹s-4.6🌃-Ma🐬📆x 40.0🇺🇬😛。这张图谱，被™🏪研究团队命名为📬**失真图（👩🚒Distorti⚫on Gra🤢ph，📂简称 DG）**❤。
Ravi Kr🇺🇳👩🚀ishna表示，🌕公司希望打🚋造一个人工智能📨🏥代理此前未能实现🇧🇾☕的全新📦♻设计💢⌚。尤其值得关注的👩🚒❣是一个有趣的🏖🦏对比：仅仅针对单🇲🇼一能力🚘训练一个插件，⛑💺就能达到40.3🇨🇳%的通过率，已经🔯🆒超过了☹🇭🇷AWM和ADP🥒等使用大量🤨通用训练数据🐆🖖的方法🛄。最后还有🧳❄一点需要🀄🧻说明：👇该芯片尚📪🇸🇮未实际生产🌛🇲🇦。
过去很🔝👨⚕️多人认为，🥊↘只要语🕋言模型📿足够强大，给它更🍠多时间和更多"思🕗🧧考"机会🦂😊，它就能自然🥨🌬而然地完成更复🔏杂的任务〽。一个很🍼长的ag🇴🇲🧿ent会话，🇬🇹一份反复回读的💚🎗技术文档，一次🛑跨多仓库的🇵🇰🇬🇷重构，这📴🌼些过去要切窗口🏦、要加retri😟eval、要精心☹🔔管理上下❄文的场景，在🔷谷歌工具V4这里变成了👩👩👦🏮「全塞进去看看🛴再说」🐗😃。
