（来源：上观新闻）
这项来自卡内基👩💻😟梅隆大学⛷💀和博世研究院的研🇮🇳🐆究，正🌖🕝是为了填补这道🥡裂缝而来💁。训练时批量大小🔩📿128，通🏔常在75到10©🆕0步内就完成（提🍲🌀前停止条件是验🈂证集准确率🕕✈达到90↙%），计算🐾🇦🇩代价极低🕠。
长期以来，👲🍅我们所🇹🇻熟知的人工🏷🥕智能语言模型，本🌡质上就🐅是这样一个急于作🍂🎌答的考😔🍶生🌧🥀。结果显示，在P💜OPE（🚇物体幻觉评🇦🇮估）上几乎没有♦↙变化（86.3🚅🤤3 vs🐀 86🇳🇦🔆.29），在V🇵🇱🇷🇪isuLog🌃ic（视🚟觉逻辑推🦛◽理）和3DSRB✒ench（三维空☦🥴间推理）上略有提🕷升（21.00→🎰🦸♂️24.90和4🖕👡7.87🧜♀️📧→49.51🆎），而在😝🏹BLINK（多模🌶🐎态感知基🍹准）和Spat🖇ial🏫Eval（空间🇪🇺🏡推理基准）上有🇹🇭🗾中等程度🇪🇭的下降（43.4🎆5→40🥗.45和49.8◽2→48.🤑00）🎠。
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