（来源：上观新闻）
它通过阅读🌻🈯工作区目录和⚾各代理返🇧🇬回的简短🇺🇲摘要来了🌾📯解项目进展，😻🍷不需要把所有细🧪💧节装进自己的👩👧👦🌳"脑袋"💗。PANDA 使🎲🚴用8块🇲🇾😀 NVIDIA 👪🏬V100 3🌜🌠2GB 显卡训🇹🇲*️⃣练，批次👩👦大小为🇪🇷🔟6，总训🐭📠练时间🚻约1.5天，使用🇲🇻🥋 Ad🆚🥰amW 优化器，🥾📆学习率1👄💒e-4，权重衰减🇸🇳🇮🇲0.01☄，共训练30轮📹。
“我会🥞跟AI共🇧🇸创，把我作为人类🇪🇨🍀的认知、💫经验和对事情的预🕋🔟判告诉AI，让🍞它做完善和补充🕳；对自己不熟悉💘的领域，交给🇪🇬😅AI去帮🍱我设计和🇦🇶分析🔙🥯。5.9倍的训🛏练速度提升➡，则意味着🔹🇲🇨同样的算力能🈵☦在更短时间内💨完成实验迭🎹🇪🇭代，加快A🧧◽I推理能😪力的研究进展📱🕳。这个由🇧🇬 Nous🍋 Res⬅earch 🔃🕠开发的开源🌘📌项目，💝在 GitH⛔👩🦰ub 上迅速斩获🌰 超 10万 S👨👩👧🧗♂️tar🚃，跻身全球最受关🇹🇫🌅注的 👨👩👦👦☣AI 基🚘础设施项目之列🗳。
这种对↗物理规律🇩🇪🇯🇴的理解，正是零样👨👨👧👧🐽本泛化的基础💤。这些会话🥾‼连接到位于🖤一个或👨⚖️💖多个执行环境（☺可以是虚拟机或🇨🇷🌉容器）中的👋工具服✔📋务器🏕✊。
