（来源：上观新闻）
发现一：Ag🏊🍔ent 写代😉码的烧钱速度，是👩🎓🇨🇭普通 AI 👭对话的 1🏖000 倍✡ 大家👓🥣可能觉得🇺🇳，让 AI 帮你🎸写代码👨✈️☔和让 ⚠AI 跟你聊代码🤑，花的钱应🇲🇶🗽该差不多吧🚳⛏？ 论文给出对9️⃣🌜比显示： Age💳ntic 编🌻⚱码任务的 Tok😿en 消🇲🇨🎴耗量，是🍛🤛普通代码问答和代🇦🇶💔码推理任务⛽的 约 100🆓0 倍🚌👨❤️👨。
*头图来源：⚙🐆视觉中国 🍅🇸🇿本文为极客公🛃园原创文章，转载🇹🇭🗨请联系极客君微🇸🇽信 g🐯eek🐺🇳🇴泛目录寄生虫程序parkGO🏫。这个答案不是🕶🇨🇷终局，而是🈳🚛进行时💕。
具体来🇻🇮说，他🇧🇻们让VLM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—🐖🐦泛目录寄生虫程序—距离越大，说🤜明两组数据🧫的"世界😺🇳🇱观"差异🛅越大🎺。
