（来源：上观新闻）
--- 一、从🖐👨🦱"写代码的🤕AI"🇧🇭到"做科研🇨🇦👨👨👦👦的AI"，这😶👨🔧一步有多难🐉？ 科研工作在😕很多人眼里是一项🍳sem投放需要高度专注和🇷🇪持续推进的复🇦🇪杂工作👩🍳。Verkor♌sem投放.io的联🈁🗑合创始人Su🥯✳resh Kri😓shna表🍏🤶示，团队🇵🇰的核心😐🚦论点是，这种方🙇🧒法比仅在整体设计🔪流程中使用🧸专门的 🎠🤔AI 系♊🎙统来完成特⛽定任务更有效♍。
**六、🧧让失真图成为🇮🇱🤲AI的"参谋"：🇸🇧sem投放链式思🦋考实验**😅 研究团队还👨👩👧探索了一个有趣🇯🇪🥤的应用方向：📴⚙把 PANDA 🏁🇯🇲生成的👚失真图，🍥🌊作为"提🚫示信息"喂给商📩✴业大语👵🇭🇲言模型 GPT🗿-5 Mi💨♎ni，看看🇰🇳🔽它能否借助👘这份结构化🎃🖨的"参谋🇫🇴意见"做🔁出更好🚊的判断🥊🇴🇲。在GLM-5🐖下差距更悬殊：🦑👩👦迭代代理每任务花❔费54.90🛹美元，A🔛😾I科学家只ℹ需12.2😌🐏0美元🇳🇫🚡。可见商业大🇸🇳模型在🇲🇶⬅这项任务上确实🍋🇪🇦比随机猜🇵🇼测强得🇺🇦👅多，但与专为👪此设计😪🌷的 PANDA⚜🇺🇦 相比仍🕔有相当差距👩🏫。
它们习⛸😹惯于把整📒张图像当成🌯一个不可分割的整🔛🇧🇿体来评判，🎸👻就像一个❗0️⃣评委在不✅看菜单🧖♀️🚥、不尝每道菜的情👴况下，只🍛凭饭店门🕵️♀️口的气氛给出一🥴📉个总评分🇧🇹🐢。这家太阳能🌠安装公司由他🌜🦘的两个🇺🇳表兄弟于2🍔🆘006年创立📔📊。V4还引入了三😰👸档rea🍪⛓soning 🈵🙊effort◼🚜 mode，🤑🦅Non-th🍛ink、Thi♦nk 🇸🇱Hig🎽h、Think♐ Max，每档输🕍🚮出长度不同⛑🇵🇹。为了发挥作用🇷🇼🐎，芯片设🇨🇱🇴🇲计师必须达到足够🇬🇱➿高的知识水平，🇲🇴才能与领域专家顺🥟畅合作➿🗃。
