目录树
(来源:上观新闻)
用户看到跟自↘👩🔧己像的人解决了🦡🌡跟自己像的问题🔦,自然🎽❤就会去试,不用教↘💐他什么是Codi🧙♂️💴ng Age📸nt🇳🇵。因为要把光高效地📇🇱🇮转化为一🐕幅清晰🥳🍼的图像,物🇮🇨🇦🇸理规律允🇸🇰许的路😤径几乎只🏞有相机式💊⬆这一种,📙目录树能聚焦🌺😣的镜头、🇩🇰能承接🚍图像的感光面、能🇳🇵🦟调节进光量的光圈🧞♀️,三者缺一不可🚅🔤。
研究者让同一🌮🇧🇹个 Agen⌛t 在同一个🚩任务上跑🥨了 4 ⬛🇬🇺次,结果发现🦸♀️📀: 在不同任务之🚂🛏间,最贵的任务比🍓最便宜的任务多💍烧约 700 🦌万个 🐣Tok📙👩🚒en(Fig🆑😇ure 2a)🈂👂 在同一🤽♀️模型、同一🎲💝任务的🇹🇭多次运行中,🗡👵最贵的一次大约是🐟✖最便宜的一次的 ⛩2 倍(Fi☪gur🧀😯e 2b) ⏯而如果跨模型™🙀对比同一个任🦹♂️务,最🍆⏫高消耗和最低💵消耗之间可以🐉相差高达 3🤸♂️0 倍 🤽♂️最后一个数字尤其📹目录树值得关注🇸🇯:这意🌍🎿味着,选对模型和💼选错模型之🧫😘间的成本差🖤🦠距,不是“贵🕔🌙一点”,而是👮🧰“贵出一个数量👨🦰🏘级”🆑🔵。
结果显⏬示,精选后的🍨🕣VLM数据多样🖤性得分为1🌤🛷.93,与通用V🇨🇽⛹️♀️LM数据的1♿.96非常接近,‼🤥远高于🏀🦔具身导向VL🔅M数据的🇦🇨1.62和🤢☔VLA数🇳🇷据的1.26🇰🇭🐦。更多精彩内容,☝🎴关注钛媒体🏮🇲🇷微信号(🍤🦹♀️ID:tai🛩mei🤙🧗♀️ti),或🇳🇮🗽者下载钛媒体Ap🕑p🚹👚。