（来源：上观新闻）
Q2：FRQAD💥↔这个新距离🇩🇿公式，为什🇦🇴么比余弦相似度更🇦🇮准确？ A：👇🥀余弦相似度只看两👷个向量的🗡🌀方向角，完全无🇾🇪🇳🇨视它们的精🚫🇹🇭度差异——一条🌜🦐32比特原🇦🇪始嵌入🇹🇭🚄和它被压缩成🇧🇫4比特的〽低质量版本🐱🇦🇿，用余🥌弦相似度量起来很🚈🚿接近，系统分🍛不清哪个更可信😟🛢泛。只要你把这些🌥偏好用简单🍨的指令写下来，模🥀型在实🔺⛅际帮你🖤🇹🇨做事时🗿的表现会🤴👨🍳好很多，你也不🚉🦘需要反复修改、😊盯着它“带娃⚾式”纠正💅。
就他们不会思🇬🇸🕝考原创观点，也☔🔥没有给自己的产品🎬注入太多文化内🌃涵而言🔬📎。这意味着在 🇧🇳2028 年之前🍊🏈，没有任🚟🐖泛何一家 A🈵🇨🇼I 公司能👏靠堆算力显🇳🇪🕢著拉开差距✍🇻🇳。结果是：🇸🇭余弦相似度🐉🥚答对了85🥡.6%，标😅准费舍尔-饶距💒离只答对了7🏨0.7%，而FR🇸🇰🇱🇸QAD⚙🍱答对了1📗🚞00%🇧🇴📎。逻辑很好理解：蛋👩🦰糕在熟制工序后，🆑还会在😴🏌️♀️常温或低温状⛄🏰态下进行🕞💴二次加🎄工，涉及到更👊复杂的环境卫🚰生要求[5]🍠👾。
