詳細來看，蘋果將一切模型變體的預(yù)練習(xí)權(quán)重、

其強化練習(xí)的數(shù)據(jù)生成代碼支撐恣意教師集成和分布式可擴展處理 ，其剖析了標(biāo)題生成的束查找和采樣戰(zhàn)略 ，推遲更低
，具有極低的推遲和內(nèi)存占用；經(jīng)過敞開數(shù)據(jù)管道和模塊化的教師  、具有極低的推遲和內(nèi)存占用 。經(jīng)過多模態(tài)強化練習(xí)方法改善模型在端側(cè)的布置作用，DFN2B-CLIP-ViT-L-14和DFN2B-CLIP-ViT-L-14-s39b的組合構(gòu)成了教師集成的主干