（来源：上观新闻）
在一个🌓公开披露💲的实验中🕖🇬🇩，M2.7🗡🍏 被要求优化一🇺🇾🇵🇪个内部脚手架👩🔬💠的软件工程表现⏸，全程自🎅主执行“分🏗🐾析失败🚍轨迹→规📻划改动→修📡改代码👨🎤→运行评测→对🙇♀️比结果👤→决定保留或回退🇲🇽🐹”的循环👷超过 1🇫🇲🤚00 轮，最🤳终效果提升👩👧👧🙊 30%👨🦱。针对上述🌵✳数据，3🧲🦹♂️6氪向字节跳动🇸🇻相关负🍇👨👦👦责人求证，截👁🐊至发稿未获回应🇻🇮。以影视🔹行业为例，♒🇷🇺字节去💴🇲🇺年底推出Seed🌥ance 2.🧂0视频生成模型👐，成品效🐮🇽🇰果几乎赶🤷♀️😫上了“手搓”视频🚓📜，制作周期只需几👨👨👦👦天，成🏃🚟本却从动辄🐱数十万🍪🍊元压缩🧠🚸至几千元🔶⏭甚至几百元📎。
当时我应该才上🍖🧾小学，😔🙍♂️就跟我妈说😡👨👨👦👦，你烦啥，📧🐊你看看🤵人家种啥你就反着🦐种，人家🗺🇦🇺种大豆🗾🌵，你就种棉花；🚌人家种棉花，你就🇮🇪种大豆🛌🚴♀️。不仅消费者👨🎤愿意买单，🆘🌋就连资本市场也相⚽🤩当看好🚋🉑。但不代表着这玩意🇬🇶🚐就真的有用🦇🖋。并线之后没法再💹🏛做实验，必须把第😿一条跑📙通，才能规模化复🐣制👩❤️💋👩🇲🇬。本质是因为 i🛤〽nsta36🏣🔳0 突然 1💱🎍000 亿市值，💇💌大家要解读他是怎🥽🌈么成功的🎚🗳。作者的解释🔯是，小模型在领域🦗✊ SS🚁🖨L 阶段从一开始🇵🇬🧣就把表征对齐🌹到"驾🌵驶相关区🇪🇨域"，而 Vi📅🙈T-L🙋♂️ 是从通用视频😹预训练继♒承过来，需要🈵同时适应表征分布🏢和学习碰🇩🇰🔓撞线索☯🇸🇻，注意力因此🈁🐩更弥散🥇。
