（来源：上观新闻）
发现三：模型之间🥢👩🏭“能效比”天差地🤽♂️别——🗞GPT-5 最🐙省，有📮🔄的模型多烧 1🇯🇲50 万 To😛👤ken 论文🇮🇶在业界标🚶准的 SWE🔠-be😫🦔nch Ver🇸🇨🦉ified（🇳🇴🇼🇸500 👋🧧个真实 Gi🇧🇷tHub Iss🦉ue）上💄🚪，测试了 8 🍮🇬🇶sem是什么检测分析个前沿大🌑🤴模型的 Age🍃❇nt 表现👨👧👦📻。
据研究团队😁🎿回忆，这项⏲研究中最🇧🇻🧰大的挑战🥥🇯🇲在于，在实验室🌆中“手🧱搓”的单个器件可🧢能很快就能工🔚作运行，但要做🍮 10×10 的器件阵列🚴♀️，需要保障每💇🎀个像素稳定、性👽🇺🇲能均一，而且还能🇦🇸单独控制🔨。“Token的↖💌价格差异，本质是🇲🇭其承载的能⛲力差异🚩🤫。具体实现上🤼♂️❎，研究团队🇰🇮把VLM模型对每🍻©个数据样本的内🇵🇦🏴☠️部表示（也就是🇹🇬🕖模型最后一层🔸🇪🇺的隐藏状态，可以🕍理解为模型对该内🚐容的"🎅内心印🇻🇪🍝象"）提取👡🔛出来，冻结不动，🦕🇸🇬再在上面接一个非🦷常简单的线性分🇵🇼⏯类层，用V🕑LA训练数🇫🇷据作为正🚰🚕样本、📼🇬🇸VLM训💂♀️练数据🆗作为负样🇷🇴🌠本，训💅🇱🇺练这个分类器〰区分两📀🛬类数据😯。
