（来源：上观新闻）
结果出乎意料——👷这个"小个🥿↩蜘蛛是怎么形成的子"价值模型不🌷仅能正🔵🕕常工作，📸🕡而且这个组❇🤽♀️合在所🦃⛸有测试基准中取得👒🛀了最高的👨🚀平均分🥳。上周 Ant🍚hropic 发🦐了 O🚭pus 4.7🤮，这周🔚 OpenAI📶 上了 🇸🇦㊗GPT 🍫🍰Image 2🔄🤥。第二个测试场景叫🎪💁ToolS🇰🇷🤙andBox🐷🍗，测试🏃♀️📙的是更广👩👩👦🇸🇴泛的工具♓🚝使用能力，包含1🤝29个不🇵🇬同场景👎🇾🇪。“我们不会在🧞♂️😔全公司范围内限🚰🥄制出差🍅。举个最小的例🇬🇩🗜子🇲🇭🎦。功能本身🇨🇺讲起来很🇸🇹简单，就💃➕是把我们各自🐚养的那些龙虾拉到🇸🇲同一个群里0️⃣🐃一起干活🍺👨✈️。SimpleQA🎊-Verifi🇲🇼🔜ed上V4😛-Pro-Ma🇱🇸x拿到57.9🇸🇬🐾，K2.6是36🍋👩🎓.9，😈🏗GLM🇦🇷🌯蜘蛛是怎么形成的-5.1是3😏😧8.1👨🏭。
一些细节微🎰📭调包括，👨🎓⬜affinit🧴y score的🌘😐激活函🇰🇳🇨🇷数从Sigm🇮🇨oid换成了🎑💟Sqrt(So💩ftplu🇱🇻🦊s(·👖👛))，去掉了ro♉uting◾ targ📔蜘蛛是怎么形成的et nod🇨🇴es的数🦸♀️🇰🇪量约束📵🇩🇴，前几层🇾🇪🇲🇨dense F🐞FN换成了用H🐂👩🎤ash rou🎞ting的M🐔oE层💲。“我不知🇨🇲道这到底是件好事👽还是坏💎👨🚒事🏕。他们将失真类型分🏅👫为14大类，🤟🏖分别是：模糊🇧🇦、亮度增强、压缩🤙🙆♂️失真、对比度🇩🇲🎃增强、对比度减🇻🇮弱、变暗、雾霾🇸🇭😺、噪点、过度👩🎓💽锐化、像🚎素化、雨滴、饱和👑度增强、饱和度减🙅♂️弱和雪花🥘。
