（来源：上观新闻）
不是更强的模型，🙇🛀而是平🐚台🤔🔘。研究团📅🌟队分别测🚦试了只使用质🎲🤷♂️量评估、🤰质量评估加语言对⚛齐、以及完🙀🚴整WAL🔠8️⃣AR方💝法的效🗨果🍟。相关阅读🇿🇲。”他说🕟🤺。今年早🐞🤗些时候 Anth🤢🕞ropic🔬🇬🇾 发布了一份关🌜🥔于AI对劳动力市🙋♂️场影响的重🈂📒磅研究🚬👲。它的品牌，↪是几代精英，用🌑👨👨👧👧几十年🚙来铸造😭🎖的🆓💶。同样的市场竞争🇬🇾者，如果模型研🇨🇨发水平差异不大🔡🎽，都能🐞🔩够买到（或⛄🥂生产）水平差👂不多的芯片🇧🇳呢？从成本的角度👬🎾来说，🥋电价就会📋成为一个最🧶重要的可变因🍯🎳素，而🌿低电价背后🎏🇸🇹的系统性优势🦝🇮🇹不是一些竞争🥺👩👦👦者短期内能够赶🍪🤮超的📏。所以你们切记，别⛩🇭🇺犯这个错👨👩👧👦🛸。
多领域强化学习阶🛂🖊段涵盖了科学🤹♂️、技术、工程、🏗🧚♂️数学等多个👠🎰领域，但🔅研究团队发现⛲这些领域Ⓜ🎑的训练任务在🇦🇸🙅响应长度和🛋验证时👩🔧间上比🤙较相似，因此可✒🎲以放在一⌨起训练，既提🐰高了效🐙🇷🇴率又避免了🦁🙀技能冲突⌨。IT之家附 Cl🇱🇨aude🔶🤪 Co🏩de、Ope🕕nClaw👵 启用 GLM-🤦♀️5.1🖇 方法🇲🇾如下： Cla🇫🇷✉ude Code🎓： 前置工🇫🇰🇵🇹作： 默认情🇻🇺🈳况下，🇨🇴✍Claude 👨👩👧👦Cod💚e 的🇫🇷模型环境变量📃如下： 🆎🛳ANTH🗯🚋ROPIC_DE⭐FAUL🏏🇸🇾T_OPUS_M🐬😹ODEL：GL🆙M-4.7🇸🇳💱 ANTH🤛🙎♂️ROPIC🐩🍚_DE🙊FAUL🇪🇸T_SONN⚠ET_MODEL😃🔍：GLM-4🥃.7 ✨ANT🔢HROPIC📊_DEFAUL🤺💽T_HAI⛺😉KU_MO⬇DEL：🇺🇲GLM-4.5-🇹🇲Air 第一步：🇲🇴修改配置👡💹： W🍊indows 用🧓户：按🇵🇸🇦🇿“~/.cla✌🙋♂️ude/se🤽♂️🌛tting😶s.json👭〰”路径找🦝到配置文件🚛💘 ma🚎😨cOS🇻🇦 用户📭🇩🇪：打开“终端”🇶🇦，输入“vim🥍绝命派对 ~/.clau🆎📡de/se🧮🧰ttings.j🥙🚓son” 🇮🇳然后将 se😿ttings🔑.json 修🌭改为以下样式🤴，Mac 用🐇户改完后记得“:🇵🇰wq”保存🇴🇲🐵： { 😧🇬🇼 "env"🏁😆: {🇸🇾 🇬🇫 "ANT🚚HRO🥘🐟PIC_D🥖🇲🇰EFAUL📠T_HA💘🎞IKU🦖🕵️♀️_MODEL":⤵💨 "glm😙-4.5-a🦹♂️🎹ir", 🌻 📕🇨🇿 "AN🙎♂️🔖THROPIC😪_DEFAUL🍥🛅T_SO🎹☠NNE🌻🧖♀️T_MODEL"😴🇨🇲: "🇹🇫绝命派对glm-🚏5.1", 🎩 "A🥪☢NTHROPIC👩🦳🇨🇼_DEFAU⏏LT_OPUS_🇹🇹🖍MODEL":💂 "glm🍟🌋-5.1" ✖ }🌟 } 第二步☣🤴：确认模型已经🏫切换： 打开🇳🇮新的终端窗口，👅运行 Cl🏙aude 并且启🇰🇵🍪用 Cla🇧🇴🇦🇪ude C🎣ode，然🇪🇨🚣♀️后输入🖼“/s💷🤭tatus”检🛐查模型是否正确切💭换 OpenC🏊🥡law： 第🏚🇫🇰一步：🇰🇷👨🏫更新默认配置文件🚘🇵🇳： 从“~🇨🇿🙋/.open🉐claw/🧞♂️opencla👨⚕️绝命派对w.js🧺🕞on”目📸🙈录中找到配置💹🌙文件 将“🍺glm-5.1”🦶添加到“m🏴odels.p🅾🐡rovid🥏🇮🇲ers.za🎁i.mode📬ls”数组中😤⏪。
