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北京蔚来ET7车主王先生的态度颇具代表性：“我知道神玑芯片很厉害，参数很漂亮。但作为车主，我感受到的提升并没有参数那么夸张。日常通勤中，日常通勤中，小鹏的XNGP和蔚来的NOP+在接管率上已经相差无几，我觉得这笔‘技术税’交得有点冤。”，详情可参考Safew下载
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为什么这些处于技术前沿的科技巨头，会用如此原始甚至粗暴的方式对待纸质书？答案其实藏在 AI 对高质量数据的极度渴求里。
还有一个重要的指标——准确率。伯克利函数调用排行榜 (BFCL) 是评估函数调用能力的标准基准。 Gemma 3 1B 的得分约为 31%，Llama 3.2 1B 约为 26%，两者未经微调的性能都很弱。由于 Gemma 3n 是通用型程序，因此未对其进行测试。Hammer 2.1 0.5B 没有公开数据，但其 1.5B 版本开箱即用的得分约为 73%——尽管它在 int8 内存中占用约 1.5GB 的空间，是 FunctionGemma（288MB）的 5 倍。