（来源：上观新闻）
应对这🐘🍭种复杂设计的关键🉑🗳挑战不在于处👨✈️理代码库的机制🔞，而在于 DC🇯🇵 需要由🔡在特定设计领域经🇨🇾验丰富的架🇭🇺👨🍳构师来操作🇰🇭才能取👇得良好😧🕹的效果🌻。” ——🚲🔮 某 🇲🇶4A 广告公司👨👩👦👦创意总监🧑® 双面镜像：速🇯🇪度翻倍，🚪但思考力才是护🛑👨👨👧城河 GPT🦌-Ima🇦🇫ge-2 在价👨👩👧👧格上甚至🇬🇺比前代更低（输🤳⛺出价格从 $⏭🍬32 🇧🇳🍒降至 $🖕30 每百万 🔪token），且🔚🇸🇾生成速度快了一🇬🇶倍（即时模式下🇮🇶约 3 秒）🇭🇰😗。这张图谱👳🇮🇴，被研究团🇻🇨🏧队命名为**👩⚖️失真图🏌（Disto🤫rtion G🦘raph，🈶简称 D😴6️⃣G）**👅😁。
研究团队测试了🧷用15亿参数☦模型作为🇱🇦价值模型来辅🇷🇼助训练70亿参🌞☹数主模型😦，两者🇲🇱相差约4.7🏴倍🇻🇪。2. 架构 🔽图 2 展🐐示了 DC🥐 的高级架构概览🈴🏐。于是，很多人最后🥍🍞得到的不是效率⛔🕝提升，而是👩👩👧👦更高的使用成本🕕😺。所以大家意识到↗，多 Age💰nt 不是要🦔🧯不要的问题，是🎑早晚的问题😗。复杂任务😛天然就👁️🗨️适合这种结构🧳🚨。它不需要持续观🅰察自身全👩🔬身，就能内在🍄🍙地感知自己🛴的高度、👎🤒宽度、手😳🏃臂伸展范🔐围，判断能否🏝通过某个空🔓🕟间或触及某个🚱物体🏏☀。这种方式不需要事🇰🇾⛏先标注"正👨👦🆑蜘蛛确答案长什‼🇦🇪么样"，只需要🏘能判断"答案😝🚈是好是坏"🚯👩🦳，因此非🏗👩🎤常适合复杂的多↖步骤任务场景🎿。
