（来源：上观新闻）
以最简单的 🤱Easy 🎟级别为例🕒，PANDA 在🇹🇰区域比🏙较任务上的准确🕯👨🚒率达到了🦹♂️🏉58%，而开源🌵的蒸馏专🖊💵项模型 D🛐🚷epic🇸🇭🧁tQA🏡🎏 只能在用 PA4️⃣😒NDA🥮SET 额🚠外训练👩👩👦后才达到4🦶📙9%，🇰🇳如果不额外👱🚋训练则根本🌋😺无法完🍁🛫成这项任🍀务🇪🇸。它的思🈸路是直接☯❣扔掉那个不靠⏭🐪seo翻译成中文谱的打分📄员，改用一种"横🧟♀️向比较🙀"的方式：对同😅🧤一道题，让🦐AI同时生成一🐃🐞批答案（通常是8🔩个），然后以🇮🇸这批答案的平均得👩🏭分作为🅰🗃基准，那些Ⓜ比平均水平好的答🇦🇬🐤案就得到奖📭励，差的就✊受到惩罚🕞🛷。--- 五、🔇🇸🇳四个专家加一🏛个指挥官：AI🌟🕖科研团队❗🛃的内部分🇬🇪🏷工 AI科学家🕚🍋并不是一个单一的💮📒"大脑💋"，而是一个由😪🥰多层次代理组成的😦协作团队🎏。
为了充😎♓分有效地加🌗速设计📓流程，并避免受到👯♂️🥫阿姆达尔定律的限🇹🇹制，这⛽7️⃣类代理必须解🦒决整个问题—❕📦—直至最终达💡到可流片的😈GDSII🇲🇼👩💻。V4把A💯🤡damW替🦆了，接管📈😽绝大多💱🐵数参数的训练🇭🇹🧖♀️。在 TID2👨✈️😋013 上，P🐎AND🇮🇶A 同样以7🔙8.4%🆎（基于比较🇨🇴👩🎤关系）和77.🕗🔉8%（基于分🎣数）的准确率大🦊幅领先其他🥐👭方法🏴📰。举个最™🤽♀️小的例🦒🇬🇲子🏠。真正的工作细🌜seo翻译成中文节——论文🤰🧴分析、代码、实验👨👦记录、错误日志—😮—都保存在一个结📕构化的共享工作🅿⛵区里，任何专业代😠理在需要👥🎪时都可以🧾⚖去读，🛅而不是靠✒🚈着"上一轮对📺话的记忆"🔷来续接工作💘📖。
