（来源：上观新闻）
研究团队还测试🥬🤟了两个🇻🇳💤基线方法作为参📱网络书源照：线👩💻❔性探针（在 D🍩INO⏭🇬🇷v2 ☁特征上直接🇹🇲🇫🇷套一层🥋💥线性分🇰🇬类器）和注意力探🐢🏊针（在 D🚍👙INO🥡v2 特🕞🐳征上套一个带交叉📔😠注意力的 T➡网络书源ransf🍱👨🔬ormer 模🥪💳块）▶🇲🇦。可见商业大模型🛎在这项任务上7️⃣🕉确实比🏂随机猜测强得多，☣🇹🇳但与专为此🇳🇫网络书源设计的 PAN🇧🇮DA 相🇲🇪👨👦比仍有相当差距🍬。更关键🇲🇷😔的问题在于🈚，这些模型通过"💢⭕监督微调"（可🦑🏊♀️以理解为"刷题训🚊🛴练"）的方式🔠习得了🙁固定的回答⛎模板，🛩就像一个学生死✅🇼🇫记硬背了几🆗套答题公式，一旦🇸🇸🚣遇到没见过的❄🧺题型就不知所🤸♂️🗓措🍠🛴。
前三个头使用交叉👆🍸熵损失函数（适合🚄🗓分类任务），第四🍉👾个头使💹用L1🚁🇸🇩损失函数（适合🍠数值回🧓📉归任务）🇦🇼。2、DC 🇫🇯🇯🇴执行的步🔰🙅♂️骤 图 3 展🕎🗓示了 DC🎨🇬🇶 构建 Ve🚽🦚rCore 的🍒步骤⤵。此前，东👘网络书源方甄选一直👯😥是199元/年🍟👩👩👧的会员费，此次买🦄🥉两年送两年也🏰是自建App👨👦👦💥以来最大的促销活📷🇰🇮动💖。每工作🦶一天，都会因为新💾🇰🇬数据的产生而🇵🇸变得更“聪明🔦🔨”🍝🐆。
