（来源：上观新闻）
这个判断过程🤹♂️完全由基础模型完🥉成：系统给基础模🔧型展示用🤱🛴户请求，以及每种🇵🇷能力的描述和一🏋️♀️🅰个典型案例，让🚊🤬模型预测哪🍲个选项最匹配♻🦡。“这意味着Age🎽👩👩👦nt不是在执🕜行预设的指🇧🇫令集，而是在自己🧘♀️😖编写自己的🇲🇼能力👼🐣。研究团队测🥇📮试了一种极端🇻🇨组合：用🇷🇸🏋️♀️一个只有15亿❄⌛参数的小模型🐙💷（DeepSee🎧k-R1-Di🤯🇩🇰still🇲🇽-Qwen-1🏛.5B）作为价值🔅模型，去辅🤶🖖助训练一🔹🌔个70🎪亿参数的大模🐯🙍♂️型（De🙆👨🎓epSeek-📞🍙R1-🙆♂️Distill-🦔Qwe🎹🚢n-7B）🌴。
对比之🥅🙍♂️下，TRAC🚤E的路由策略只❄🚕需要在使👩👩👧👦🕓用时动态选🌛🐴择对应🤗🇦🇶插件，完全不需🥴👈要任何额外的🥋🇸🇳合并训练，却🚃达到了最高的⬜👩🎤47.0🌵%🗑。数学、代码、ag👍ent、指令🛌👐跟随四个🦎⛹️♀️领域，各🍈自独立训♐如何建立自己的网站一个ex🐐📉pert🈂。另一边，专注于🛁推理方面♠的TPU 8🕠i在性能📵🇳🇫上比上一🐲🍡代提升了80%🔃⌛。今年的论坛😻上，几乎所🎆👨👩👦👦有人都提到👨👧👧了同一个词—👩👩👧👧👩👩👦—审美🇱🇺🛸。
而且一旦某个A⏱👢I的"记忆窗口🚮"装满了，之前的🌨信息就会被丢弃🍫，再也无法追📛溯🔡。PANDA 的💦工作流🇪🇪程，可以🍆🐋用一个🚍"精密流🦔水线"来理🇦🇶ℹ解8️⃣🇹🇲。--- 😠六、实验结🔜果：两个基💾准上的🇫🇲👙表现如何？ 💲🐉研究团队选择了🚚两个互补的评测〰🐜基准来全🎯😉面考察AI科学家😍的能力🇦🇮。
