（来源：上观新闻）
2016年，🎛特斯拉以26亿🌀🌰美元的股票交👩🏫易收购了Sola📄👩🦲rCity👨🏫。他们随机🛬抽取了200道🔪题目，🇰🇭o2o和b2c的区别让AI多次尝试🍙🥂每道题，🇸🇲用实际答对率作🏒⛔为"真实难🙂8️⃣度"的衡量标准，🏌🦍再与价值模🤡🧜♀️型的预测🇹🇯值做对比🇬🇺🚺。为了补偿近距离依🇰🇾赖，V4额外🇴🇲🐓加了一个slid🕊☁ing wind🦘ow分🔩支，每个quer🏓⚾y除了🧨⛲看压缩KV之🌦外，还能看最近1🚭28个to◀ken的u🇫🇲ncomp🤹♂️🛰resse3️⃣👽d KV❗。研究团队在这个🇦🇨基准上对当前最先👧🥞进的多模态大语🧽言模型进行😓🕋了全面测试，结🇸🇯🤑o2o和b2c的区别果相当"📞触目惊心"🔳📂。
没有模块边界，💬没有数据🧽🌵搬运，没有信🎭🕒息损耗🐾。研究团队做了一个⏰生动的实验🧲🚲，把同样🎃👷两张图片同时喂给🚞当时最先进的🔬多模态语言🍻🍓模型 C🌿🏟o-Inst👴ruct🍦，并提供了每个🖍🇹🇦区域的名称、🥤🕢描述和边界框坐标⏏，请它回答每个区📘🇲🇳域的质🦟量情况🤽♂️🚛o2o和b2c的区别。随后，马斯🥶克敦促特斯拉股😱东投资新合🔶并的xA🔆I和X♋🏃。**说到🐲底，这项研😄究发现🧭了什么，又🕢意味着什么** 🇮🇸⛈归根结底，这项研🌕究回答了一个在🎒🇫🇯AI训练领域长Ⓜ💣期存在争议的问题🦓：大模型推理能力☘的训练，应该🇮🇷用什么样的框🇧🇻🧽架来建模📴🏕？ 研究团队的答🔅☁案是：把🏭整个推理过程🌵🇱🇦当成"一次性🇵🇪🇦🇫行动"来评价，而☝🇸🇴不是"🇩🇪🍪一系列连续步🇬🇷🥒骤"🦈🗒。
曾利用特斯拉 在⛷从Spac🈸eX借款之前，马☔👩💻斯克在其上市🇭🇰ℹ公司特斯🥮拉身上也采取过类🇫🇯似做法🏅👄。有兴趣🇿🇲♨追踪后续进展的🔹读者，可以通🇸🇷过arXiv🔘编号260🙎♂️🛥4.0533🐖6关注这个🍺研究方向的最新🌧🤨o2o和b2c的区别动态，也可以访问🤘🌑研究团队公开的🐽代码仓库🇸🇪🦟进行实👭际测试⚙🎒。One 🕔more thi🧹📚ng 论文的🐶结尾有🍈😱一份长长的贡献者🌮🍈名单🇬🇲。
