（来源：上观新闻）
Q2：PAND🚬A模型🇦🇬↩和GPT-4😞o这类大模型🍌相比有什么优🐗🤖势？ A：PAN🚜🇺🇲DA的参数量只♋有0.0👭👤28亿，处理🏂一对图片🥕🏵仅需3.53秒🥋🥂；而GPT🇳🇨-4o等大模🐡◼型参数🙏🎀量达数百亿甚🥄✍至更多，🖼👁且在区💱域级质🛶🧷量比较任务🔽上准确率仅26🏹❎%，接近随机猜🦆测的20%😊🇹🇩。但这次👻的广交会🔜😶不太一样，今年🇪🇭💛机器人的出镜率👨❤️💋👨明显拉满了⛽🇱🇨。AI，已经从“🆕🇰🇵概念”变成了“岗🤦♂️位”，从“论坛议🚶♀️🐏题”变成了“🇲🇫招聘需求”🇹🇦⚪。
系统计算某🈺🦕种能力在失败案😼例中缺🖱🧶失的频率与在🌜🎈成功案例中缺失🎙的频率之差，差👜值越大说明这种📼能力越🛩🔦关键🇫🇰。目前，我个人👠觉得在产品开发上🧙♀️，Kimi的整🥛🇹🇯体表现🈷😋很不错🎓，我现🇲🇨在很多大模型用📳的都是🏢🔷Kim👨🏭🐭i⏳🇰🇪。它输出一个图形设🔣计系统 🕔II (GDS🍑👩🚀II) 文🇨🇲件，该💔🚴♀️文件可用🇮🇷🇫🇷于现有🎾👚的电子设计♏🥒自动化(ED🇱🇦🇯🇪A) 💹🖌软件🎈💨。
先说Hyper-✡👩👩👦👦Conn🥙ectio⚙ns（HC），🔅😰这是Kimi团队🗄▶之前提🤯出的想法🌥👷♀️。其中最难以被模仿🌧😌的两点是：首👨❤️💋👨先，在🇬🇩🚡近2000所院校🧓📕及光伏电站🏧👨👩👧👦等场景积累的🇷🇼🇻🇦真实、海量☁操作数据所形成的🧞♀️“滚雪球”效应3️⃣🕹；其次🍰🦉，核心零部📤件（如峰值扭矩☸🅾600Nm🌄的一体化关节🦇）的低成本量🕤🎬产能力🚌。对于每个区域，系📚🏅统会以8🧩0%的概🗨🏌率随机选🕑择一种失👨✈️💍真来施加，以20🇨🇻%的概率🏟保持该区域🐄🚺干净🤜🕴。
