（来源：上观新闻）
Q2：PAND🏩A模型🦡🇹🇷和GPT-🤠4o这类大☂模型相比有什🇻🇪么优势？ A：🙀🇱🇹PANDA的参数📖量只有0.02🇲🇬8亿，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⛩%♉🦑。数据在模块之间每🇲🇴🔱传递一次，就会🤲🎗发生一次👩🎨信息损耗和延🌦😽迟🔯。在Open👈Cla⛹️♀️🇺🇳w体系中，所谓💏🔪学习，本质仍然👩🔬🇧🇿依赖用户🐕。PAND👨👨👧👧ASET 中的👩💼场景是真🐐实的，但大多数🇳🇨失真是人工合成的🦆（除了来👀自 Sea🍸📄gull🙋-100w🇨🇬🚈 的真实🛁ISP失真部分）🤛。**说到底，这项🏳️🌈🕍研究发🐘🔃现了什么🇬🇶，又意味着什😳么**🐽 归根👾结底，🇾🇪🔩这项研究回答了一🇲🇫🍹个在A👨🦲👨🎓I训练领🈲👨👧👧域长期存在👄seo和geo的区别争议的问题：大模🇸🇴📹型推理能力🥐🚕的训练，应该用什🦙🧥么样的框🇫🇰架来建模？ 研🐺究团队的答案是：☺🇮🇷把整个推🧬理过程当成"一📵🏃♀️次性行动🥺"来评价，而不🇻🇦是"一系列连🎬🎖续步骤"🧙♀️。
此外，系统还🇨🇭🥺设有一个"👏seo和geo的区别通用助手接口👵"，用于处🍵🙌理探索、🏣🇰🇭规划或一次性辅🤒🥠助任务，这👲些任务不需💋要专门的专家流程🅱，但也值得🥗🏣有一个专门的😱🎖代理去完🇩🇲🥪成🙎♂️。Q2：💞🇵🇰PANDA模型🦸♀️🍴和GPT-🇦🇱📵4o这类大模型🚺相比有什🍈么优势？ A：P🧖♀️📆ANDA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5️⃣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2🚫🐬6%，接近🕍随机猜测🚨的20%⚠🏘。在等待得知谁将🧣🤷♂️失业之际，Me🚻ta员工们在内部▫论坛上🍭发布了🇨🇺大量类似🍾👱♀️seo和geo的区别的帖子，其中许多🗼充满了焦虑、🤾♂️黑色幽默和疑问🦟🛄。
