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这也解释了为什么 B 组会「自作主张」编造量化数据——在年终自评的语境中,空洞的描述和精确的数字之间的差距,就是「敷衍」和「用心」的差距。模型「理解」了这个场景的潜规则。
进一步分析发现,我们当时得出结论:对于端侧部署对话,日常用 70B 足矣,花大几万买台机器只为了跟 AI 聊天,实在是有钱烧的慌。当时的模型能力确实也就不太行,后来才有新的多模态模型和 agent 能力出来。。吃瓜对此有专业解读
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