（来源：上观新闻）
在没有经过任😘何专门针对数学题🥥训练的情况⚔📜下，仅仅因为获得🆗了在后台打👧草稿的能力，这个🇹🇳模型在名✨😒为GSM🇵🇲🆒8K的复杂数学🕸🎶应用题测➡试中，🛶成绩出🇮🇨🎁现了显著的跃📄升💢🐗。说到底，斯🤖🔎坦福大学的这🇧🇩项研究为我们🇧🇶揭示了一🇰🇵个非常务实的未🕶来图景⛎⛩。
研究团队还做了一💓🙌个"跨身🍢🏥体"的迁移🌏📍实验：用Int🇦🇴📔ernVL👂👨🚀3.5-🏅🙍1B的特征🧣空间筛选出的🤸♂️💻精选数据集，🔜🇳🇫不做任❎何调整，🎀🇦🇱直接用来对🌥另一个架构不🕧同的模🏄♀️型Qwe🍀😧泛目录最新技术n3VL🇩🇰-2B进行中💣👨💻间训练🐨。
LLaVA🦴⬛-Ins🇹🇯tru🏂ct-66🇬🇵5k贡献了👨👩👧💦20.2%，Ro🇬🇱⛸boPoin💧t贡献了💰🤷♀️19.9%，R🚧➡efSp🈁ati🧙♀️al贡献😵了14👨👨👧👦.7%，Ro🥪🎳bo2VLM💲贡献了9.2%🐅，CC🇿🇲⏫-12🕶M贡献了3.7%🧼，而Em🌺bSpati🇸🇾al-B🤝🐮ench和VC🇸🇽R则几乎🇫🇰被完全👿淘汰（分别仅占👨💻0.1%和🇸🇰0.0%）🇵🇲。
