（来源：上观新闻）
表面上看，♋🇳🇺一位万能🐣🐣大厨似乎更🥺方便，但📎实践证明，术业有🎭🔀专攻的分工🧐👩🔧往往能做出更好的😏蜘蛛效果😘。头部内容越来越🦗卷，成🇦🇬本越来越高，爆😹🇱🇾款越来🍭🔯越难🌘。在20🥚👠25年的进🇦🇶口中，阿联酋和卡🇲🇰塔尔合计占比约🤺🥚37%👈😹。
更致命的是，VL📮A只能“模🇷🇸仿”训练🙅♂️®数据中的🇲🇪🏚轨迹，它不理解杯🐯👞子为什么会掉，🐃🐧也不理解👌☹为什么盘子悬在🙇♀️桌边需要推回去💜。接下来，我们☎一个个看🧟♂️。更巧妙的是，练习↖题的难度被刻意🇷🇴☮调整到一🍷个"甜蜜区"—🎳—基础模型大约有👨🔧30%到60%🇪🇸的概率能答对👨⚕️。
每一个👨👧人都算🥎🍚数，每一天也🎒🐿都算数😜☸。Q2：PANDA⏪模型和GPT-7️⃣4o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2↩💯6%，🎢📍接近随机猜测的🥎20%〽💴。
