（来源：上观新闻）
我想这🥃🇺🇬可能是科技史🇸🇮🇻🇳给人的刻板印象⏳，就像 🏋️♀️⏫iPhone ↗刚出来那几🇫🇴年，每🦷年的更新🇷🇼都是巨变，但😠🇩🇪最近几年更新幅🇹🇹🎁度就变小了6️⃣。V3.3的第四项🥗贡献，是尝💳试为AI代理实🇧🇭现这种"程序💁⚾性内隐记忆"📙👨🏭。你知道一台英伟㊙达AI服务器🇨🇨里，有什么东西是🍮由玻璃纤维🚫🌃织成的🦕🀄吗？ 不是外壳，👈不是线缆，是🤸♂️🇦🇷它的「骨架」—👨❤️👨—电子布🎻🇩🇬。
这和FR👁️🗨️🐏QAD形成了🤩👩🔧一个自洽的系👟👹统：精度🔞👩🎓越低的记👩🔧忆，在检索时🌓🦞自动被FRQA🤙😣D打低分，自🤧然排在后面🇸🇸🚿——不需要🦉🦅任何额外的人工💂♀️干预，遗忘和降质🔒😕在数学上☺🌽是统一的🎧。所以，我们确实在🔄👨🍳工作中使用🇬🇲它们，但更重要的📛🥕是，这与⬇将它们⚡用于任何实🕝际用途无关🗳。Q2：FRQAD✅这个新距离公🦕式，为什么🕓☺比余弦相似度更准🌬🎹确？ A：余弦相🇧🇶似度只看🧖♀️两个向量的🕧.cn是什么域名方向角，完全无视🇫🇲它们的精度差异—🗒—一条32比🤽♂️特原始嵌入和🤸♀️🉑它被压缩🆗成4比特📮😿的低质🥿🗜量版本，用余弦相🏛似度量起来很🤵接近，系🛸💡统分不清哪个〰更可信💗。
