（来源：上观新闻）
这对整个A🥾🥔I研究🚣♀️社区来🇦🇮说是一🇭🇲个宝贵的贡献👩📏。更现实的🥓问题是🐯，未来Spa🏘🧟♀️ceX📻又能否兑现这个定🚪😛价呢？🤧🇸🇦 讲个📦🍦更大的故事 首🇹🇨先，我们一🇹🇻起看看现在🇵🇪的Space6️⃣🇵🇼X究竟什👩🦲柏林谍变么样🦶🥕。然而，👨🎓卡内基梅隆大学的🧻研究团🍙队却发🏈现了一个令人意外🇲🇬的现象：🇹🇬柏林谍变这些看似智能🐫的翻译系统实际🇬🇭📮上学会了"作♿🥫弊"🇺🇬🏆。
“当我们定义好👽了究竟要做哪💽🇬🇵些事情的🇬🇲🏬时候，我们有足☝够的决心把这些👨❤️💋👨任务采集，👨⚕️4️⃣一定能🤷♀️解决的👱🦢。如果 J🔯SON 语法要求✡，请务🐜必添加逗号：🐤🕖 { "id🚮🕌": "glm🚋-5.1🇲🇶🍎", "nam🤟e": "👩🚒GLM-5.🖍💂♀️1", ⏳🛷"reason🚇ing": t👩👧👦📟rue, "🇲🇶inp🇲🇭🚡ut": [🕝▪ "😸text" ]⬅, "🔹💋cost": {🧘♀️🤦♂️ "inp🥥🇳🇷ut": 0, ⛺🎙 🈳"ou🇲🇪tput":🍋 0, 👐 "c⛏🇲🇫acheR😪ead"💡🔀: 0,🆕 "😑cac🇭🇲heWrite"🍘: 0 }, 🇰🇾 "contex🇬🇶⏲tWindo♑🐉w": 👨🍳204800, 🧘♀️🇸🇽 "maxTok🏤ens": 🐅1310🌽🙊72} 然后更🌥新“agen🏄♀️ts.de🦖faults.🤾♀️🚗model🇹🇦.primary🚚”的默认🇱🇺🇱🇨模型：🗝🗽 "primar⛺y": 🇵🇦"zai/gl📏m-5",👨❤️💋👨🧝♂️ 接着，📒把上面的代码改为📁🧵以下样式： 😏🥕"prima🇰🇷ry":😰🔝 "za🗄i/gl👨👩👧🧚♀️m-5.💮🥪1", 在“ a🎩🕐gents.d🇹🇦⚾efaults.🎠mod🕌👩👧els”添加：🥑 "zai/g🔍lm-5.1": {}🎲 第二步：更新🇨🇴配置参🕶🇵🇭考 以下🧒是参考◽🛡代码，用于展示📸更新后的配置🎥应该是什么🌐🕙样子 1、“m🍉🍕odels.🥔柏林谍变prov🥶ider💘🍨s.zai.mo🍩💣dels”部🎙分： "🦓🥜model🎂s": [😜🥼 { "👩👩👧🤶id"🇧🇻: "↩🕥glm-🕑🎄5",🏒 "na📪me": "GL🐨M-5"⤵⛹, "re⛲asoni☘ng": tru⚱e, 📪 "inpu👰t": ["te🇸🇭柏林谍变xt"], 📈 "co😞st": 🔕{"input"🈶🔙: 0, "🈳😰output"🎀🦢: 0, "🧒🇱🇰cache✒Read":🇨🇳📿 0, "c🇬🇱🧧acheWr🚲🥐ite":🐵 0}, ♐ "🍤🚆cont🤬extW👨🍳indow"🌼: 20🌬🚁4800, 🐈 "max👯♂️Tok🇺🇬🕶ens": 13🧑1072 🎅}, { 🐼🇹🇯 🏨🌖"id":🥒 "g🧁lm-🇳🇮👨👦👦4.7🇻🇬", 🔵 "name"⛏: "G🇲🇼LM-😉4.7🇲🇶🗽", "r🤱↗easo🏯nin🇲🇨🕯g":🍕🧂柏林谍变 true, 🇮🇴🦷 🎏🇲🇨"input🦵🚍": [🗞"text"🥓📜柏林谍变], "c🕚📲ost": {"♾️input": 🇹🇭🎃0, "out🌈♏put": 0,🔩🇨🇩 "cacheR🎁ead": 0,😞🚠 "cacheW⛹️♀️rite"🇹🇭: 0}, 👩❤️👩 "con🔪textWin🌑dow": 2🍯0480👛🥝0, "m🇵🇫axToken🚮s": 13📒🌙1072 },🉑 { 😢 "🚱id": "🔣🚛glm-5.1"📉🙂, "n🤸♀️ame0️⃣🦛": "GLM🤐🐑-5.1"🥾👩⚖️, 😧👯"re🇸🇯〰aso⚛📭ning"🐊: t👩👩👦👦rue, 💊"inp😂🥪ut": ["📓柏林谍变text"],🚿 "🇿🇦✡cost": {💺"input🐓": 🏃0, 🌓"out♾️put":🍘 0,🦏💘 "cach🦊eRead"🏅: 0,🇻🇺 "cacheW👫🏥柏林谍变rite": 🐇🥣0}, 🗼 "cont🎡🇿🇼extWind🐑🧗♀️ow": 204🤹♀️🇸🇨800, ☃ 🕯"maxTo🤪kens"⛷: 1⚓🏤31072 👨🏫}] 2、👹☕“ag😫ent💁🌰s.defa⛹️♀️ults.mod🏨🐨el.🇮🇪👨⚖️prima🖊🇵🇹ry”部分：🇬🇪🧘♀️ "m🇦🇱🦞ode🉐🧡l": { 🔥"pri✖mary"🏗: "🎷zai/g🇸🇱lm-5.1📝🈹", "fal🧵lba🐥cks": [👨👧"zai/glm🇸🇬↪-4.7"🥬]} 3、“ag🚾🍘ents.d🕛▪efault🇨🇮🥄s.mode🌽📺ls”部分♣： "model🍯🇺🇳s": 👩👩👧{ "z🌾🌠ai/gl🤾♂️🚋m-5"😩🤣: {"ali🎳as": "GL🙄M"}, "z🏄♀️ai/⏭📫glm-4🥟.7": {},🇵🇰 "zai🇵🇪🍘/glm-5.🤹♀️👼1": {}} 👩❤️👩🦌做完以上更🥫改后，运行🇨🇻“openc🚁law gat🕛🇨🇲eway r🍌est🌬art”命令重🇸🇸🏂启网关 重启后，🚶💩您应该🥶🥅可以直接使用 🐁😾GLM-5.1🇬🇱 模型，您🤒😛可以在终端运行👩🦳“open❤🇭🇳claw tu🏳i”进入聊天界🎵🌨面📈🌌。
在硅谷⚔🌐巨头面🇲🇻前，始终💡保持学习者⭕😃的姿态🈁🍋。这种环境😷🛄的高度随机性💫与目标物的非标准🏌️♀️👕化，被具💝身智能领🛫🧞♀️域公认为检验通用🥣机器人的「终极🎋🎡考验」🎥。这就导致一🤟🇲🇩个悖论💌：订单越多📹，服务团队就越大🦵，管理成本、培训🔅成本、事🇹🇦🏋️♀️故成本都🤕会水涨👩👩👧船高💇。这种即💍🥜时的、针对🦙性的指💂♀️👝导确保了学👩🚞习者在掌握↕新技能的同时⚾♑不会丢失已🇬🇷🇲🇻有的能力🇬🇵🇺🇳。
