（来源：上观新闻）
讲到测评基😩准，去年 De🚖㊗epSeek🇯🇲-V3 发布😤时，我🇩🇿🏌️♀️有一篇 🚟ICLR📱🙅♂️ 论文，评估语言🏇模型在 Git🧓☑Hub☺🕢 上面对刁🈂钻审核者，提交 ⛽PR 并合🕟😫并的能力🧘♂️。可以想见 🏅🚱RLH⛄F、RLA♒🔔IF（基于🇲🇽 AI 反📳❌馈的强化学🇨🇩💯习，用💡 AI 生成📺🧣的评价或偏好信📛㊗号来训📠练、对齐模型）💝这些对齐方法经过😨🇦🇫几年积累，已经🙌形成很强的数🏺据闭环♋👨🎨。报告中🦸♂️🚉提到，🧮DeepSeek🤔🏍 并不⛓是简单依赖大量◻视觉 to🌜🍬ken 来🦑🇨🇼弥补视觉能力🎭，而是通过更高🦏⏪效的视🕴🤮觉 token 🧔压缩架构🚂，让模型🏋️♀️🌶在较低图像🕠♍ to🌃ken 消耗❇🤪下仍然保持较强的🆑🧺推理能力🌉📪。
具体到🐨技术层🔍🍘面，差距则体现在🎇🚅从8英🇪🇦🔔寸到12🎓🧘♂️英寸工艺切🥤换的阵痛中🇮🇹。对于不熟悉🛒AI技😡🦎术的读者来说🧞♂️，理解这👨🦲个概念至关重要，🈹😳因为它决定了这⏺🇲🇵件事的↗法律性质🇸🇻。采样时降低位🇵🇫🇦🇬宽和显存读取压力📖🏯，对速👨🎤度提升很明显🐵。所以，做vibe🆎 Cod🇵🇫ing平台，👈改变思维方🤶式很重要🕡🔊。
