（来源：上观新闻）
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以1.🏛1B参数量的In🌿🐷ternV😘🦂L3.5-💲1B为基础🌚🇧🇱做中间😌📓训练后，该模‼⤵型在Cal◾❇vin上的平均完🇲🇼成任务长🚈度从3🍱🍱.173提升到🌇3.7🚧🏖14，💘🧒在Simple🇦🇹rEnv上的🥂成功率从36.5🇧🇪☪%提升到56🇳🇨.3%，在LIB🧧ERO上的成👩功率从39.0%🇲🇵提升到5⚪👨👨👧👦4.2%🐼。早在电子邮件和社🚪🐆交媒体出现⚪之前，它🥜😚就已经存在🌟🇫🇴。这里就出现了一🏘个 gap👹⚽。随着AI应用加速🦶🐧普及，训练和运行🦆复杂模型所需🤴的高性能芯片🇪🇨🇳🇫需求急剧攀升，🐕🥘半导体🇦🇫🐝已成为科技供🍴🇬🇹应链的关键瓶颈🦡，芯片厂商也由⛏此成为👀AI浪潮中最🕓🐛大的受益群体之一↩🛒。
