（来源：上观新闻）
尼洛法尔❄认为，即便🇬🇪🐴是经过大量RL💏HF（基于人类反🇧🇲🏊♀️馈的强化学习）💣训练的大模型🐶👩🍳，也仍然🤹♂️缺乏何为隐私的💸🦸♂️推理能力，♈常常在错误的语境🇪🇨😼中吐露个人信息📬。不仅引进了👨👧👧 mHC（流行约🔰🚖束超连接⚒）、起始层哈希路🎪🔭由等技术，还大🍗胆使用了 CSA⚙✔ 和 HCA🦔❗ 等 👨🏭token♏💇♂️-wi🌮📺se 的压缩技🍰💈术，创新性使用🇰🇳✝了不同于一般🍤实践的 Mu🎎on 超参数🏕☹，甚至🇴🇲放弃了既有的🐇🕋 MLA👨🌾 架构🇰🇵。
这也引🇱🇺出另一🔬个问题，可能🍾是所有优化编程能📚👦力的模型团队🖋都要思考的🆒——这🇸🇪世界上只有极少数🥧的公司在编程🧽上有数💖⛰据飞轮🙀⏸，而获取数🥘据的最佳方式是🍛🇬🇫 “被🇱🇮使用”🏈📜。
代码能力🖱还是比 🛠Opus🥦 4.6 等闭🇦🇶源模型弱，🇹🇬❓和智谱 🎳🔋GLM-🎾5.1、Ki7️⃣mi K2.🇯🇪⛽6 等开源模型⚪体验相近🌇。它是一👨🎤🚼个"行业都🏴在做但🏪谁都不敢承认🍲"的事情——直到📄4️⃣怎么自己弄一个平台马斯克在宣誓作⚖证时说出了"😥部分如🐔此"🚫🇦🇫。
