（来源：上观新闻）
研究团队测🎸试了一种极端组合🇪🇷：用一个只🤞🍍有15亿参🇦🇼⏱数的小模型（D🛬💙eepSeek-🌰R1-Di🇮🇸🇦🇲still-🇨🇫Qwen-1.5🌈B）作为价值模型🌻🇨🇿，去辅🎪助训练一个70亿🇸🇰📶参数的大模😿🎀型（Deep🎣Seek-🚓♋R1-Dis🇸🇿🌳till📏🧀-Qwe🚶n-7B🍯🇫🇮）🖐🇺🇳。普通的图像质量🍲评估，就像医院🧵给你做了个全身扫💷🇱🇾描后只告🔺⚫诉你"整体健康🛰状况良好🛰，有些小问题"；📞而失真图，💯➡则是把身体拆成🐟心脏、肺🇷🇺、肝脏等各个器😵🧖♀️官，分别告😶诉你每个👤🌩器官的🚯🕺状态如何、出了🏫什么问题🏰、严重程度🇸🇻📄是几级，同🏸时还对比了🥚👇你去年和今🚥🈁年的体检结果🌾🌻，明确🦹♂️指出哪些器🇦🇮🔱官今年变好了🤽♂️©、哪些变差了、👯♒哪些没有变化🕒🧷。
在本例中，这🎑些步骤类似于人类👩🍳芯片架◽💦构师团🖥🥾队所遵循的步🇮🇷骤：设计、实现、😧🍪测试等等👺👩👩👦。就像一张照片整👩👩👧🍣体偏暗（🔛所有区域都受到🇻🇮🦔"变暗"效果😓的影响），另🐿一张整体有噪🚣🈁点（所有区🏋️♀️域都有噪点➖），系统需🙍🦌要分析各💌🌹个区域的情况并进💣🌲行比较📤。
斯坦福团队把💡这类在完🇹🇩🔧成任务过程中不🇲🇴🏊可缺少的🇨🇰🐿具体行为称为"能⌨🌲力"🇱🇾👨🏭。指挥官的职🗻🚵责是做阶🌚段性决策🇵🇬：现在应该推👻进哪个阶段🇮🇲的工作，❓应该把🇧🇬🌧任务交给哪个专🇮🇨🇹🇨家🇪🇦。穿着银色铠👕🦓甲的机器人比划🆕🌺着动作，一只A😖📣I智能熊🚮🤩猫坐着电梯🇺🇬上上下下，✋🇧🇯全场游荡🦂☘。
