（来源：上观新闻）
具身智能是否🌷也在经历🇹🇫🏴这个时刻，现🐄在还很难下🎛😭定论🚙。如果 🏉🙉JSON 语法☯🍁要求，请🇦🇺务必添加逗🇷🇼号： { "i🖊🇸🇻d":🛰 "glm-👷5.1🕞", "n🦌🗓ame":🤷♂️🍾 "G🚤LM-5🇨🇴.1", 👗🎻"reasoni🎖🤕ng":💍◽特工卡特第一季 true, 🛵🕎"input"⏮: [ 🐶🐎"text" 🇲🇻], "c🗣🥰ost":◽ { 🏴🚄 "inp🎼ut": 0, 🦜❗ "outp💯ut": 0⤵🤲, 🚳🇹🇦 "cacheR😶🦖ead👘💤": 0, 👨🚒👑 "ca4️⃣cheWr🥇ite": 0 🦋🇦🇲 }, 🌌🐩 "co🇿🇲🏳ntext📝⏮Wind⏺🚠ow": 204🇰🇾800, "m✔🍧axT🎰okens😊🇲🇳": 131📿🤶072🐝} 然后更🇹🇱🔥新“agent🥗s.defaul🥘ts.mo🚍del.pri🦁🤦♂️mary”的默🇳🇴认模型： ➿⏬"primary🇲🇪🚝": "za🌋🛑i/g🤶📐lm-5", 💨接着，把上面🦝特工卡特第一季的代码改为以🇾🇪🛎下样式： "p⭐rimar🍐y": "za🧾i/glm-5.🐠1",✉ 在“ age😇nts🍵.defau🇨🇷lts💛.models🌰🤪”添加： "🏓zai/glm-🇪🇦🙁5.1": 🍢🇩🇯{} 第二♉步：更新♈🤐配置参🗨🚙考 以下是参考代🤼♂️码，用于展示👷更新后的配置👨🎨🐉应该是什么样🇫🇯🥖子 1🌿😦、“m🐐odels.🥑⁉provi👩🎨der➖🏤s.zai.mo🆙☕特工卡特第一季dels”🎩部分： "mo♐🔐dels": [🏉 { 🖼↩ "🇫🇯id": "🇪🇹⛳glm-5",⛈ 🤚🇳🇨"nam💸e": "🇲🇭🐲GLM-5"🏤, "re🗓asoni🦞ng": tr🌴🦟特工卡特第一季ue, 🚪 "input🍿": [🎏🐷"te👟xt"],😞 🏮"cos☦🤐t": {🛅"inp☢♿ut": 0, 🏐"outpu🌿t": 0, "❄cach🐻eRea🇪🇭🥜d": 0,🦸♀️❇ "cac👩❤️👩heWr🇬🇭🈴ite": 0}🚴♀️🧽, 🇸🇪"contex👩👧👧tWindo🇵🇰w": 204😼800, 🇵🇬 "max🔭👩🦳Tokens"🔪: 13🔹⛄1072 },🕹 { 🇿🇲 "id": 🇰🇵🍝"glm-4😎💈.7", 🇽🇰 "name"🎵🇱🇹: "GLM🌂-4.🍃🚉7", 🇱🇹"reas◻🔲oning🖌🇷🇴": true🐱, 👔"inpu🇳🇦🍚t": ["t🔵↗ext🙉🍳"], "🚐🇨🇿cost": 🇴🇲{"input🎸📼": 0, 👨❤️💋👨🔢"output"®: 0, "c🇬🇵acheRe🎺ad": 0👆, "🥗cacheWri💸te": 0}🐔, "co✅ntextWin🏓dow🆎🇦🇴": 2🏋👳048⛪00, 🕑🖋 "maxTo⛷🐘kens": ⛹️♀️🚈131072🍫 },🙈 { 💘🌦 "id😮": "glm-🇪🇪5.1😝", "n🖤🧜♂️ame": "🐟🔂GLM🍑🦊-5.🌵1", 🎶💥 "re📰👯asoning👨": t🌀rue,👒 📝 "in💖👌put": 🏌🛢["te🔆xt"]📗, 🇱🇮 "🥉🎙cost": 🧼🎇{"inpu👨❤️👨🤮t":🖖📙 0, "ou😜tput": 0👩👩👧👧👯♂️, "ca🛋cheRead"🛐💡: 0, "🇸🇴cacheW⚗🤝rite📀": 0}, 💫 "conte🙄🈲xtWind🍯ow":🦕 2048🎳00, 📰🇦🇮 "ma💱👦xTo🚨🦡ken📬s": 13🇵🇲🚎1072 🏋}] 2、“a🔄gen🥂ts.defa⛵🈹ults.mod💞el.prim🇸🇹🇨🇬ary”部分：🧺🤪 "mode😬l":🍟🇰🇳 { 🖍"primary🍵": "🦴zai/gl☂🇧🇦m-5.1"📆🚂, "🐟🔹fallba🧁cks": [🧪🥊"za👾🏨i/g🧪✏lm-🚳4.7"💢]} 3、🧛♂️“agents🚩.def👋💴aults.mo🚙del👩👧s”部分🔭： "mode🧠🇫🇲ls"🖕🏮: { 🏍🇦🇮 "zai/🇬🇷glm-5"🇧🇮: {"🗒alias":⛹️♀️🦸♀️ "GLM"😶}, "za🧵♨i/glm⬅-4.7":🦜 {}, 🥣🛥"zai⏳🇨🇮/glm-🇲🇻⛓5.1💍": {}} 🇬🇮👠做完以🎏上更改后，♎运行“openc🇵🇸law gat⚾🎃eway re🥿⚪start🇱🇾5️⃣”命令重启🏉网关 重启后，🚭🌿您应该可以直💇接使用 GLM-🎃5.1 模型🐃，您可以在终端💞运行“🇬🇾opencl🇱🇹📕aw t🍻⚡ui”🐸进入聊天界🖋面⭕🗨。
十二、对A💟🐤I发展💈🃏的启示 这🙇♀️🥁项研究对整个☮AI领域具🦆有重要的🖼👷启示意义☮。” 现在的💸手机大部分还在🙋🎉“记录”👩🎤阶段，往“感知”👁升级是近期🗻的方向，🚊而“行动”才🤭能真正自主地作用🕷💎于物理世界，这💡是 viv👩👧o 押注的远期🎩目标🇧🇻📛。以LLaMA🧩X模型为例，经过🕴WALAR⏯训练后，它在⏱xCO🎮🖱MET评估指标上🦸♂️的平均分🌙数从64.9🧝♀️7提升到了71👝🇧🇱.34，这🇫🇮相当于提升了近🇺🇳10%的翻🕰译质量💆。
