（来源：上观新闻）
V4还引入🥼了三档reaso💺ning🚁🇧🇲 effort 👩🏭🌤mode，Non😖🙆♂️-think🚮〽、Thin👅🇱🇾k High、T⤵hink Max🧱👨，每档🏍输出长🔒🧚♂️度不同👜🍰。参数量高达2👨🗡70亿的 Gem🇬🇹🚴♀️ini🇺🇬 2.5 🌷Pro（🐰谷歌旗下最先🇧🇯✅进的商业大模型之🇲🇫一）只有22🎓%的准确率🇩🇬🤑，而随机猜🇭🇹测的准🛐🚣确率是203️⃣👍%——也🇺🇾🎗就是说，❇🚍Gemini 2🧚♂️🔽.5 Pro 在🌻这项任务上的🇦🇩🐺表现几乎与瞎😧猜无异🍦。但在实际使用中，☁🥍这一过程🙄📮高度依赖模🍭🍛型判断😎。”他表示🎣。言语间都是旧相识🦃，谈笑着邀约夜晚👨🚀的私下🇪🇬聚会：“都🤔是老朋友，🇨🇳每年都来，🇸🇦聚一下😏。
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🇮🇲。为了获取“🇮🇴牛奶数据🌌”，自变🏀🇹🇯量团队⚒👨👨👧👧进入了🐗↩超过100个志愿🛵🍄者的真实💇书新版好还是旧版好家庭，进行模型训🎙⚫练🚙。它的唯一任👊↗务是，🇰🇭在看到一🍲🧁道题之后，预测🥬🔼当前的AI😟有多大概率👩❤️👩📷能答对这道题🅰——用一🚔个0到1之间的数〽🦗字表示🇬🇹。目前的机😤👩👩👧👦器人在任✌务失败后，🧧通常直接停止🦀🥕，返回错误信✊🇩🇬息💵😮。我真的震撼于这🕯👩❤️💋👩些化学反应🇬🇸🌟。矩阵的谱🅱范数天然不超😄过1，残差传播👺套上硬上🖱限，爆不起来👛书新版好还是旧版好。尤其值得关注的🇲🇻是一个有趣的对🛴比：仅仅针对单😳一能力训🇰🇭🎍练一个插🧯🇦🇶件，就能6️⃣🦄达到40.3%🧝♂️🔈的通过率，已经🎬超过了AWM和🕗🇮🇨ADP等使用大💆☹量通用♏🇮🇸训练数据的方法🏝🎢。
