（来源：上观新闻）
研究中提🦇👱出的"瀑布式强📖化学习"框架🇨🇬😐也为多技能🚯㊙AI系🤱统的训练提供🇲🇶⏭了新的范式🛎。首先是"指令😫跟随强化💙🎫学习"阶段，这就♑🇮🇩像教一个⛎0️⃣孩子基本的🧕🧚♀️礼貌和规矩📈🤒。你懂的，千元机🦑🚕主打的就是“😡量大管⛏😚够且便宜🛏🤓”的性价🌠🍨比优势，但这个🇰🇼🍕世界上从来都没🛒👩🦲有绝对可🚊🏋️♀️靠的性价比📎。但后来的跟风👦者，高价买🇸🇯🎏设备、低👘价抢订🇪🇨🖇单，就成了被收割🐭🧛♂️的对象📧。组织执行力：🇸🇬🌗在快速迭🧘♂️代的市🍿🕉场中，将研究成果✨🇭🇲转化为产📊👳♀️品、产品转化为🇧🇾🚣♀️使用量、使⬆💫用量转💼🆒化为变现👨👦🏡的能力，几乎与模🧠型本身💥👏同等重🇬🇲要📬🏗。
为了确保评估的客🎩观性，研究团队🎃不仅使用了传🇲🇰🔱统的自动🌸评估指标，🧀👨👨👧👦还引入了大型语👯言模型作🔦为评判者的📫🚃新颖评估方🚐💫式0️⃣👩⚕️。让 AI 真正😾🥯走进物理📈🧿世界，需要🇬🇬🧥美人鱼迅雷一套感知系统🧀。自20♍24年4月2👨🏫🐸9日从上海🏷市崇明岛始发以⛸🌿来，“领航号”历🦅经23个月的安🇲🇹🇧🇬全掘进☕☦，越过长江南☀岸大堤🕦⛄，顺利抵👒达江苏太仓，成功👰“上岸”，距🇰🇵离精准抵👨🦰🍍美人鱼迅雷达2号竖🧁😋井“检修驿站”更🤣😫进一步🏨。
IT之家附 🇸🇹Claude😺 Code🚶♀️🏴、Op⛸enCl🔸aw 启用 GL🆓M-5.1 🕦方法如下： C😷laude 🖖🇸🇽Code： 前👵😂美人鱼迅雷置工作：🇩🇪 默认情况下，C🕦🎩laude🧤❗ Cod👁e 的模❣2️⃣型环境变量如下：⛅ ANTHR🎑🐕OPI🔵🍰C_DEFA🧕ULT_O📮⏲PUS_MODE5️⃣☔L：GLM-4.👟🍍7 AN™🖍THRO🖍PIC_DEFA↔ULT_SON🎯🍸NET_MOD🇧🇾EL：GL☔🍄M-4.7🥪🔔 ANTHR🤵OPIC_DE📜🆖FAUL‼T_HA🇲🇺☑IKU_MO🏢👯DEL：GLM🇸🇨💥-4.5-A♦ir 🕺第一步：修改配🔢🎀置： 🔑Window👳♀️ℹs 用户：按🇧🇭🤤“~/.c🚕🇸🇩laude🐸/sett♌👨👨👧👦ings.🇨🇲json”路径找⛲到配置😚🚊文件 ma🏜👎cOS 用户：打9️⃣🚲开“终端”，输入🦸♀️🤖“vim🌽 ~/.c🐌laude/s🇰🇵ett🎎ings.jso🐠n” 然后将🥞🔣 setti👉ngs.json🔼 修改为以下样🇨🇿🥨式，M🧵ac 用户改完😆🧥后记得“:⚱😊wq”保存： {👨👨👦 "en🐙*️⃣v": 🇨🇦🇬🇧{ ⏳ "ANT🌓👨🎓HROPIC♍🚮_DE🦃🥮FAULT_HA🕵🌉IKU🔈🌬_MO🕦DEL": "👨👩👧👦▪glm-👜4.5-🇨🇮👨💼air", 🇦🇿🇬🇦 "ANT🌴HROPIC_D⛎EFA⬆🆓ULT_SONN🇰🇮🇨🇺ET_👩🚒MODEL"🕑: "g🇨🇺😓lm-5.1👋", 🧜♀️🐁 "AN😕🐧THROPI🇹🇫C_DEFAUL🇮🇱❗T_O🗼PUS_MO👩🔧DEL": "🍪glm-5.👨⚕️1" 📷🆗 } }🚂👩🔬 第二步：〰确认模▫🏈型已经切换： 🌮打开新的📔终端窗口，运行 🚼🇷🇸Claude 🔬🚶并且启用 Cla🔍⛵ude💕 Code，然后🇰🇪🈵输入“⛱/st✨atus™🔨”检查模📈型是否正💦🏳确切换 👨💼Ope🥇♉nCl🦚aw： 🏄♀️第一步：更新默认🥎配置文⛱📒件： 从“~🇲🇩/.opencl📮aw/openc👴law🇸🇪🥉.json”目🧕录中找到配置文件🎬 将“glm-5🥔美人鱼迅雷.1”添♓🈸加到“model6️⃣s.p❤🍕rov🇭🇺ider👷♀️🎐s.z🖼9️⃣ai.mo🇵🇾😾dels”🎉🛩数组中💵⬇。
