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一个只训练二千万参数的小型模型，在电脑操作、游戏和工具调用任务上做到和现有验证模型相当的效果，速度最多能快九倍。这个模型叫对比式语言模型，简称CLM，出自斯坦福团队，把当前状态和候选动作分别编码，用对比学习拉近真正匹配的一对、推远其他组合，直接选分数最高的动作。经轻量微调后，CLM在两个高难度智能体编程测试上都刷新了纪录，正确率八十一点六和八十七点六，推理速度比对照模型Jev快四到六倍。评论区有人质疑，这个速度优势是不是因为对照模型跑在远程服务器上，网络延迟才是真正的差距。
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