（来源：上观新闻）
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在参数量上，这个🏚🖍经过中间☂💧训练的1🔫🇳🇷.1B🎌👺模型，面对的🧞♀️竞争对🥺🤒手包括📧🍴7.7B🍳参数的Ope📝🌲nVLA🇷🇺🍻、3.1B参数的↘🐜π0（基于🚗PaliG📩👩👩👧👧emma-1的❎流匹配模型⏭）、3.8B参🐖🚟数的Qw🇺🇬en2.🏩5VL📦-3B、8.3B↕什么是泛目录站群参数的Qwen2🤨.5VL-7B，🦟⛲以及规模从🔉🐼2B到☣🐄30B的多😎个Qwen🎰📉3VL🛎系列模型🇲🇱🍀。
」在他们🔛🧩此前的一项研究🔐中也观察📚到了同样的趋🚓势：使用 AI 🎺辅助工具的🍴🍉参与者完成任务所🎴🚰需时间显著更长🚸🇬🇧，原因是情绪🏭🔩参与度🚐⛓更高，他🇳🇨⚰们投入🌀了更多精力去探索🍯👩👧👦。结果是信息越🍳☀多，表现越差📙。（本文首发钛媒🤺体APP，作🔭🕙者 | 硅🚸🐷谷Tech ne🇼🇫🌠ws，编辑♏ | 赵虹宇）🐨🥽 注：🧥☔本文基于 20📚26 年 4🤲✋ 月 2😜4 日发表于🏈🇲🇽 arXiv🇮🇱🔗 的预印本论文🥤🚝 *How 🍎🐜Do 🐔AI Agent🇩🇯s Sp🦴🥀end🚉🧸 Your 〰💠Mone🇭🇺👩💻y? An🕢🏴alyzi👩🏫🔋ng ⏸and Pr✡edi🔲cting To🛂♍ken C🇷🇺onsumpti🅰on in A🍢🧵gent🇨🇳ic 🗯Cod🧧ing Tas🍡🌼ks*（🚝Bai, 🎏🇪🇸Hua🇹🇹ng, 🦂Wan🌻g, Su🇨🇩🏋n, M🇬🇦ihalce🐺a, Bry💲njolfsso🦎🍔n, 🦜🐲Pent🔶lan👲7️⃣d, Pei👮）撰写🇲🇨。
