（来源：上观新闻）
具体实现上🤥🇵🇲，研究团队把V😛LM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、V🧞♂️💿LM训📝🍵练数据作为↖🛬负样本，训🇦🇫🇨🇩练这个分类📹器区分两💳类数据🚴。
演化大概没必要🕎给人类大🥇🎻脑装一👨👨👧👧个不确定性🧜♀️标签🗼。这是因🇧🇯为人和🇬🇧🇨🇰 AI💬 “看到🇩🇴”的难😼度根本👱不是一回事： 📻人类看📞的是：逻辑复杂度🎗、算法🇿🇼🎥难度、业🛄务理解门槛🇵🇸🦁 Age🇸🇿nt 🔠看的是：项🛸目有多大、要读多🇽🇰🇲🇽引百度蜘蛛少文件👬💽、探索路径🇮🇪🇦🇹有多长、会🧢🎤不会反复修🇱🇹改同一个文件 一👥🏜个人类专家觉得“🇰🇪改一行就行”🎈的 Bug，🔇Age🈶nt 可能🙅♂️要先读懂整🐦🕰个代码库的结构🇳🇿⛰引百度蜘蛛才能定🦆位到那一行—⛰—光是“😙读”就♻🥚要烧掉大量 To🚾ken🇭🇲⚱。
