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由新加坡国立学者带领的科研小组,通过在常见的美洲大蠊体内安置微电子元件,其中包括一套被称作“抓取器”的机械装置及远程操控组件。置于虫体上方的微型装载单元重量仅约1克,装有动力源与供电模块,借助对触须神经的电信号调控来指挥蟑螂的行进路线。
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值得注意的是,经过GRPO强化学习优化后的DeepSeekMath-RL 7B,在无外部工具、无投票集成的条件下,在MATH基准上取得了51.7%的成绩,这和同期的Gemini-Ultra和GPT-4接近,在当时的开源大模型领域,已经非常难得了。
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