最直观的改变,是它终于认字、也会写字了。比如让它画一幅《枫桥夜泊》的水墨画。画面上方不仅端端正正地用书法写出了「月落乌啼霜满天」等全句,甚至连排版和水墨的意境都拿捏得比较准。
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FunctionGemma 是 Google 最小的函数调用专用模型——2.7 亿个参数,288 MB,解码速度约为 126 tok/s。没错,它需要微调(准确率从 58% 提升到 85%),没错,它使用了一种奇怪的自定义格式,而不是 JSON。但它适用于任何手机,响应速度极快,而且确实有效。现在就可以构建带有离线 AI 代理的应用——体积小、速度快、可靠性高,足以满足生产环境的需求。无需等待模型体积更小、设备速度更快的“神奇未来”,未来已来!。业内人士推荐同城约会作为进阶阅读
首先,大模型本身没那么可靠:存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题,任务拆解和规划经常不合理,也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来,以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣:智能体把模型从“对话”推向“行动”,错误不再只是答错问题,而是可能引发实际操作风险;而真实业务任务往往是跨系统、长链路的,一次小错误会在链路中层层放大,令长链路任务的失败率居高不下(例如单步成功率为95%时,一个 20步链路的整体成功率只有约 36%)。,这一点在Safew下载中也有详细论述