（来源：上观新闻）
参数量高达💡270亿的 🕊Gemin🇱🇦🈂i 2.5 ⏲🐇Pro（谷歌旗下🏜最先进的🔤商业大📤🦍模型之一）只有💉🍷22%👃的准确率，🔣而随机猜👩🚒测的准确率是2💠0%——👨🦳🧮也就是🐶🚶♀️说，Gℹemini 2.⛑🔁5 Pr🇼🇸🇻🇪o 在这项任务上🌹的表现几🇹🇭🥏乎与瞎猜无💑🎾异🎒。
举个最小的例子🛠。2020 🇸🇾年，研究人员对🙌👜 GP🏙↘T-2 模型进行🔎了微调，使其🤹♀️能够设计逻🃏辑电路片段；20👩👦🙉23 年，🦉研究人员使用GP🙀🔶T-4 📦帮助设🐪计了一个具有新型🧠指令集的 8 位🧩🎨处理器；到 🐏2024 🌩年，各种🎬 LLM 可以设⚗计和测试具有👩🚒基本功能的芯片，⛄例如掷骰🛅👩🚀子（尽管这♨⌚些芯片通常🎟⛷存在缺陷）👨👧。
四、"合并技能🇹🇳"为什么反而🍅不如"按需🤧切换"：一个反🌗直觉的发☁现 在设计T🇧🇦🇰🇿RACE系统👩🦰时，研究团队面✴🛐对了一个直🕡💙觉上很自然的问题🇺🇸：既然要💥💍训练多种👏能力，为什么不把📳🇲🇽它们都🇮🇷整合进同📈一个模型，Ⓜ而要保留多🗓💡个独立的插件并🚣🔖在使用时动态🕟切换？ 这个问🔊🕓题的答案可🌗以用一个厨师🙂🇧🇭的比喻来理解📅🇽🇰。
