一个电影加班的白额, 一个可以学体的游游游戏，你的AI ಸಹಾಯಕ
ವಾಸ್ತವವೆಂದರೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 分不清.
AI ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಗುರುತಿನ ಹಿಂದಿನ ನೈಜ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟ.
自安全10月月月最剧 ವೀಟಾಬೆಂಚ್ 1.0ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ, ಬುದ್ಧಿವಂತ ಕಾರ್ಯದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಜೀವನ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಲಾಂಗ್ಕ್ಯಾಟ್ ತಂಡವು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ವಿಟಾಬೆಂಚ್ 2.0 ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು, ಇದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಕಾರ್ಯವು ಎಷ್ಟು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಆಳವಾದ ಮಟ್ಟದ ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
VitaBench 2.0 ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಕೆಳಗಿನ ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡದಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ನೈಜ-ಜೀವನದ ಸನ್ನಿವೇಶವಾಗಿದೆ..
ವೀಟಾಬೆಂಚ್ 2.0（
- 高难度业界馃台：ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ, ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಶ್ರೀಮಂತ ಬಳಕೆದಾರ ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹದ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು 56 ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, 819 ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು 2,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
- 超长興度 ಡೈನಾಮಿಕ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್：Evue ಪ್ರತಿ 位位ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ 2093 个ಇಂಟರಾಕ್ಟಿವ್ ಈವೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ，Evue ಸಮಯ 80天，ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ 按时间线向 ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ವಾಸ್ತವಿಕ ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಬಳಕೆದಾರರು偏进的演进与意移。
- 知量话明学院：ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪಠ್ಯ ಸಂದರ್ಭದ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ (ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕಲಿಕೆ) ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ 体上明明技术（ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ）的登室话明platform.
能电影会电影，得益于VitaBench 2.0 ನ ಕೋರ್ ವಿನ್ಯಾಸ。 ಇದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಸರಳ ಉತ್ತರವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದರ ಸುತ್ತಲೂ
ಒಂದು-ಬಾರಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಉತ್ತರಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, VitaBench 2.0 56 ವರ್ಚುವಲ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ, ಆಹಾರ ವಿತರಣೆ, ಶಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಯಾಣದಂತಹ ಬಹು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು 2,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮತ್ತು 100 ವರ್ಷಗಳಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಧಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜೀವನ ಪಥವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದೆ.
ಇದರ ಹಿಂದೆ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ನೈಜ ಡೇಟಾ ಬೆಂಬಲವಿದೆ. ಕೆಳಗಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಈ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ನಾವು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ ವಿತರಣೆಯ ನೈಜತೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಈ ಪರಿಸರ ದತ್ತಾಂಶವು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- 56 ಬಳಕೆದಾರರು, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರರು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವಿಶಿಷ್ಟ ದೇಹವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ
- ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವನ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ 819 ಕಾರ್ಯಗಳು.
- ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಯು ಸ್ಥಿರ ಲೇಬಲ್ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸರಾಸರಿಯಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಯು 48 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಂಭಾಷಣೆಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ತನೆಯ ಲಾಗ್ಗಳು (ಬ್ರೌಸಿಂಗ್, ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ನಂತಹ) ಸೇರಿದಂತೆ ವಿಘಟಿತ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಈ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಕೌಶಲ್ಯದಿಂದ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿವೆ. ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹವು ಪತ್ತೇದಾರಿಯಂತೆ ಇರಬೇಕು, ಈ “ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳು” ಮತ್ತು “ಶಬ್ದಗಳು” ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಬೇಕು.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಏಜೆಂಟ್ 话明手机“可以来京于于安全”, 而VitaBench 2.0 ನ ಪ್ರಮುಖ ಗುರಿ 每是下载体下载在手机电影的一个说明的人.
ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ಸಮಯದ ಅಕ್ಷದ ಉದ್ದವನ್ನು 前所未有限公司, ಬಳಕೆದಾರರ ಸರಾಸರಿ 侟侟啿 长所未有限公司 ಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.1580 (ಸುಮಾರು 4.3)ಅತಿ ಉದ್ದದ ಸಹ ತಲುಪಿದೆ 2,974 天。以作漫长时间线里，ಬುದ್ಧಿವಂತ ನೀವು ತಡೆಯಲಾಗದವರಾಗಿರಬೇಕುಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ, ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಿಬಳಕೆದಾರರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ನಂತರದ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯದ ಯಶಸ್ಸಿನಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಗಮನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿತು.
ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಮೆಮೊರಿಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, VitaBench 2.0 ಮೊದಲ ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮೂಲಕ ಏಕೀಕೃತ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಎರಡು ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಇಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ:
- ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸ್ಮರಣೆ: AI ಸ್ವತಃ ಏನನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಏನನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡಿ, ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- RAG ಮೆಮೊರಿ: 像一个动电影电影，ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾರ್ಯದ ಪ್ರಕಾರ, ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಒಂದೇ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮೆಮೊರಿ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ನೈಜ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನಾವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು, ಆ ಮೂಲಕ “AI ಹೇಗೆ ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕು” ಎಂಬ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, AI ಯ “ಕಣ್ಣಿನ ದೃಷ್ಟಿ” ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ನಾವು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ.
VitaBench 2.0 ಒಟ್ಟು ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ನೀಡಿತು, ಆದರೆ ಡೇಟಾವು ಮಾದರಿಯ ದೋಷಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು.
排行榜 (ಟೇಬಲ್ 1) ನಿಂದ ನೀವು ಎಲ್ಲಾ ಇತಿಹಾಸದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದಾದ “ಓಪನ್ ವಾಲ್ಯೂಮ್” ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾದರಿ ಕ್ಲಾಡ್-ಓಪಸ್-4.6 ನ ಸರಾಸರಿ ಸ್ಕೋರ್ 0.5 ಆಗಿದೆ, ಇದು ಸಮುದ್ರದ ಪರಿಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕ ಮೆಮೊರಿ ಮೋಡ್ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ, ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ವಿಭಿನ್ನ ಮಟ್ಟದ ಕುಸಿತವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
洞察一：时间越长，AI忘得越快
ಕೆಳಗಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಕಾರ್ಯ ಅನುಕ್ರಮ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ (ಅಂದರೆ, ಸಮಯ) ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳ ಸರಾಸರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇದು ದೀರ್ಘ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಲಿ ಅಥವಾ ಮೆಮೊರಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಸಂಚಿತ ದೋಷವಾಗಲಿ, AI ಯ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸೇವಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಗಂಭೀರವಾಗಿ ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಮೆಮೊರಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಮೆಮೊರಿ ಅಥವಾ RAG ಮೆಮೊರಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿವೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಇತಿಹಾಸದ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸುವ ದೃಶ್ಯಗಳಿಗಿಂತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ——ಮೆಮೊರಿ 装上就好 ಅಲ್ಲಸರಿಯಾಗಿ ನವೀಕರಿಸುವುದು, ಹಿಂಪಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಬಳಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದು ನಿಜವಾದ ಸವಾಲು.
洞察二：高“智商”不是高“情商”
ತೆರೆದ ಮಾದರಿಯ “ಚಿಂತನೆಯ ಮೋಡ್” ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, VitaBench 2.0 ನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ:ಓಪನ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಮೋಡ್, ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗಳು 上上说是有定动.
下图ಆನ್/ಆಫ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
洞察三：AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ “ಸಕ್ರಿಯ ಸಂವಹನ” ಇಚ್ಛೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ “ಕುಟುಂಬದ ಕಣ್ಣುಗಳನ್ನು” ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಕುಟುಂಬದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಸ್ಕೋರ್ “断崖式” ಆಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಕುಟುಂಬದ ಸರಾಸರಿ ಸ್ಕೋರ್ 46.0 ರಿಂದ 27.4 ರಷ್ಟಿದೆ.
洞察四：但说“喂到嘴边”, AI也未必会吃
“ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು” ಮತ್ತು “ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು” ಎಂಬ ಎರಡು ಕಷ್ಟಕರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು, ನಾವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತೇವೆ.ನಿಜವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಹೇಳಿದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಇನ್ನೂ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ。 ಈ ವಿವರಣೆಯು, ನೀವು ನಿಖರವಾದ ಬಳಕೆದಾರ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಒತ್ತಡದ, ಬಹು-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಪೂರ್ವಗ್ರಹಗಳ ಸರಿಯಾದ ಅನ್ವಯವು ಸ್ವತಃ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲಾಗಿದೆ.
洞察五： “工作失太识” ನಿಂದ “情商情关” ಗೆ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಿ.
我们可以说明的联合的剧情主要讲讲述了。在由66 ನೈಜ ಪರಿಕರಗಳುಸಂಕೀರ್ಣ ಜೀವನ ಸೇವಾ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಆರಂಭಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಉಪಕರಣಗಳ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ (ವರ್ಗ A), ಉದಾಹರಣೆಗೆ ತಪ್ಪು API ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವುದು. ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮಾದರಿಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ DeepSe ಮತ್ತು V4-Pro) ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಭಾಗಶಃ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಲ್ಲಿ (ವರ್ಗ B) ವೈಫಲ್ಯವು ಮುಖ್ಯ ವಿರೋಧಾಭಾಸವಾಗಿದೆ.ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಏಜೆಂಟ್ನ ದೊಡ್ಡ ಅಡಚಣೆಯಾಗಿದೆ.
VitaBench 2.0 ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ AI “高情商商会讯”，介绍任重道远。 ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿದೆ.
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾದರಿಯ ವಿಕಸನವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದರ ಪ್ರಮುಖ ಮೌಲ್ಯವಿದೆ:ಏಕ ಕಾರ್ಯದಿಂದ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಒಡನಾಟಕ್ಕೆ, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಸಕ್ರಿಯ ಸಂವಹನಕ್ಕೆ, ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಿಂದ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಗೆಇದು VitaBench 2.0 ಅನ್ನು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು “ಸೇತುವೆ” ಮಾಡುತ್ತದೆ. “ನನ್ನ AI ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ” ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಇದು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ.
VitaBench 2.0 ಒಂದು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಬಹುದು, ವೈಯಕ್ತೀಕರಣ, ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಉಪಕ್ರಮದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತ “ಉಪಕರಣ” ದಿಂದ ತಾಪಮಾನದೊಂದಿಗೆ “ಪಾಲುದಾರ” ಕ್ಕೆ ಜಂಟಿಯಾಗಿ ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ.
VitaBench 2.0 已全全开源，ಸ್ವಾಗತ 各大门面前来是电影“情商”大考.
开源电影
