（来源：上观新闻）
在1.5B规模（🔸15亿参数）的🔣模型上，标准P🛥PO的综合平均分🇲🇱🔸是44.06，🍌甚至低于🗣🕹未经训练的基础🍴🇷🇪模型（44.9🇭🇷6）🥏。为了补👩🎓偿近距离🇵🇲依赖，V🖇😿4额外加🏷🧯了一个sl⛽🎶iding w🔅ind📱ow分支🇳🇪👓，每个q🇲🇨uer❓y除了看🔹压缩KV之🕖🍻geo是啥外，还🍌👝能看最近128个🐘tok🇧🇯🌨en的uncom🙆♂️pre🤞🔯sse🥊👨👨👧👧d KV🔹🔅。
这种思路对普通🇫🇮🕵用户意味着👨🎨什么？以🇧🇻客服机器人为例，🇳🇴🥿如果一家公司发🇾🇹🚡现自己部🇦🇸署的AI助手👩🚒在处理退换货时经😚⛵常出错，📽不需要重🏥🕓新训练整个模型，🦝👨🦳也不需要从头😧🉑设计训练方🎈案——🇳🇴🆑只需要🏠收集一批失Ⓜ🤷♀️败记录🏴，跑一🐑遍TRAC🖱E系统，几个小🇻🇬📯时内就能生成针对💃🥇这家公司业🧁务特点📺🔕的专项🇬🇶训练，修补🍽AI在该场🚯🍄景下的🥚具体短板🧂。
给定一个 RIS✍C-V ELF🐌🙅 文件，该测试👩💻🍘平台会在被测设⛷⛑备 (DUT)🛡 上运行测试👉🇱🇹程序，并确认设计🧦🏎的架构📵状态和内存🕛🇨🇨事务与 Spik🔏🍿e 报告🧝♂️👦的结果一致🇱🇧。
