（来源：上观新闻）
具体来说，他们💫让VL🛢✌M读取每🇸🇹一个数据🍼🧭样本，提取出模型👨💼对这个样本🐙💽的内部🤼♀️🌤理解表示（可以理🇰🇿🔛解为模型对这🎑🌴段内容的"印象🚩⚡"），然后用🌨一种叫做最🇦🇫⛪大均值差异（MM👩🏫D）的工具🍢来量化不同数据集🤤🤥之间的分布距离—🇫🇲—距离越大↘，说明两组数据🇳🇫的"世界观"差🍱🇨🇱异越大⛅。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 S🕰WE-💳🦛bench 🌝🌙Verif🇹🇨ied（50🌴0 个真实 G🎆itHub I🧪🇰🇬ssue）上，测🎫试了 🈺8 个🚳前沿大模型的 A🐐👨🦲gent 表现🔈。
研究人员发现，⤵人工智能变🇨🇼👟得多聪明，很大🇧🇧❕程度上取决于你🌏🦸♂️允许它在那张🇻🇬无形草稿纸上写🎀👩👧👦下多少字的💉内心独白🈶。而未来，🇧🇿🏸大量 AI 主🍣播播报 AI 💫搜集撰写的新🥇🇪🇸闻，才是最可怕的🧠👽。**七、中间训🕹🖖练之后，VL👭M本身还好吗*🚵🚥* 除了在机☎器人任务上的🔛🇧🇫提升，研究团💊🐇队也关心：这番😥针对性的热身训🔚练，会不⏮🥊会削弱V🎤📺LM原🆎2️⃣本在其他视觉语🤪言任务上的能力？🇾🇪🥯毕竟，一🍮🌵个变成了"机器🐸🐀人专家"却忘记了📀🤷♂️如何看图说话🔑的模型，应🥂🐃用范围🇨🇳会大打折扣🥁🏃。在西班牙🇦🇹🍦语键盘上，是 A🇦🇺🛋lt Gr +🐛🐦 2😌🇿🇼。你怎么定义P？ ☂刘耕：有专业🇱🇾🇵🇫能力，但不想进入😉🔈机构、不想去短🔕🇰🇭剧公司做流水线☑🇨🇵生产的人📑🦐。
