（来源：上观新闻）
第一个👥💅局限是 PA🙄⤴NDA 作为🏐基线模型🇵🇱🌴的简洁性🤹♀️⏮。研究人员指出，预🇿🇦🇰🇳估一道题的难度🕓，根本不需要🤘具备解题🙀能力，就好🖇⚗比一个🚐🎣经验丰富的老师🤞一眼就🌺能判断某道题"🤞🚖很多学👩🦱生会错"☂👀，即使他自👸👨👦👦推广seo己不亲自2️⃣🍘去做这道题🛏。第三种方法叫合成🗒🌗数据SFT，📻收集每个🐸🧦能力练习场🤰🛌景的成功轨迹，🗽然后做监督🍯微调，结果只🎞💁♂️有37.8%💘🦗。
据知情人士透露，🌱🌪Founders🤤 Fun🇫🇯🚱d等S🗣🎲pace✖X投资者对此🚘感到担🚛忧，因👨🔧♈为他们在公司🦈🇿🇦推广seo中所占的股份比例⤵💶将被稀释🏍🤣。而这种知🚹🧙♀️识通常是人类设⏫计师通过🤨🚘经验积累🕓🦏的💂♀️。这项研究也引出😩🍾了一些值得🏕⛔继续思考的问题🍾🎺。
它有两种工作👚🆔模式：当系统还没Ⓜ有可运行🦸♀️🆗代码时，它从分析▶文件和执🕉🇬🇮行计划出👩⚖️🌒发，从头搭建整个👫🐾代码仓库；⬅🇱🇾当已经有代码但实🍤🌾验出了问💿♨题时，它切换到🇬🇷🇹🇷修复模⭕式，根据实验日志🦅中记录的错误🔓☝，有针对性🇹🇩地修改🏸代码，🀄并把每次重要🛶的代码决策记录在🔀🧶实现日志中🇲🇻。
