（来源：上观新闻）
seedan🚽ce-p🎼rompt-s🏨kill 专门为🇦🇫字节跳动 See💚dance🚢🏴 2.0（即↖梦）打造，一句🇵🇼🛷话描述你的🔄⬇创意，它🌖就能帮🥰👱你生成结构化、可🍕直接复🤹♀️制使用⬆☣的高质量中文视☺频提示词🐰。作者｜李楠 邮箱🗳｜lina🇦🇮n@pin🥊gwest.co🏘m 外部世界看中👧国科技的方式，正😀呈现越🦢🆕来越明🇪🇪🕶显的转向🆔。一是规模化📔的强化学习👀。
在英语到未见🚬过目标🇹🇰✖语言的翻译任务中🇫🇯，WO🐶LAR训练的🇹🇲🔔模型平均xCO🍄MET🇭🇳分数从513️⃣🏸.1提☸🔟升到了72.7，😍🚺这种大幅度的改进👨🎤🎨表明模🦓🇦🇷型学到的👨👧👦不是特定语言❕🇫🇴对的翻译规👩🎨律，而是更加通用☣的多语言翻译原理🇸🇯。他指出🌓，算力是Toke🇧🇬🐢n的生产基础，⛸🇰🇼推理算力更🐯♾️是支撑Toke🐏n消耗的关键，而🐱Token💤的爆发又将倒逼算😣🚈力升级⏺🇹🇰。
这提醒我们，🦊🔼虽然精巧的🇨🇱训练方法能够🚒🥰在很大程度上🍳弥补规模🇦🇹🤳的不足🇬🇫💆，但在某些😔🌲需要大量事实知🇻🇮📃识储备的🤣任务上🧕，模型⛩😗规模仍🤹♂️💔然是一个重要因素👁。贵，也是不少人对😼龙虾避之不🦒🤧及的理由——执行🏞🐡任务过程🏠中，龙虾🥇🇭🇰调用大模⚱🥿型API🏬所消耗😒👁的Token量🔤🆖超乎想象，不少用🉑户一天就能🍟烧几百美金🇦🇹。在模型🕗选择方面，研究团👩👧队并没有局限🇦🇨于单一的AI👚架构，而是选择🤽♀️了三个不同的先进🦊⏳模型进❗激情交叉点1行测试：Qw🔜en3-8B、L🤢🧤LaMAX3-🎥8B-Al🆚🦇paca和T🐖ranslate👱♀️gem🐟👩👧👦ma-4❌B-i🗿t🕜。
