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今天接聽到一個電話銷售的電話，一聽就沒有欲望再繼續下去，因為她太生澀，生澀到讓人覺得很討厭。她是怎么個討厭法呢？
首先說話很生澀，一句話都說不清，其次，她一直都在無理由的笑，電話中都能感覺到那種尬笑，而且是說完一句笑一聲，她可能覺得這是親和，但作為聽者越聽越煩，不知道你在笑什么？最后，她啰嗦啰嗦的介紹，然后說了半天也不知道重點是什么，問重點是什么，她還是按自己既定流程來說話，感覺就是要完成自己的話術任務，而不知道去順應客戶的需要。這幾點已經讓我判斷她是個新人，本來是想支持鼓勵一下新人的，畢竟人家鼓起了勇氣打電話來，可能這個訓練了好久，終于能鍛煉上崗了，給她成就感。但是基于以上三點已經真的厭煩到了極點，實在沒有心情再繼續下去，哪怕是新人，也不至于如此水準了，所以果斷的掛掉了。
4月29日，騰訊“混元”AI大模型在CLUE（中文語言理解評測集合）分類榜中取得第一名，分數突破 80.888分，接近人類語言理解能力，刷新該榜單歷史記錄。這是“混元”AI大模型在斬獲跨模態檢索榜單大滿貫后，取得的又一突破性進展，展現了該模型在自然語言處理上的實力。隨著國內人工智能技術的不斷發展，NLP（自然語言處理），即如何實現人類和計算機之間的語言交互，成為預訓練模型的核心能力之一。當前，越來越多的企業和組織投入到該領域的研究當中，在各大AI榜單上的競爭也非常激烈。作為中文最具權威的自然語言理解榜單之一，CLUE包括文本相似度、分類、自然語言理解、閱讀理解等 9項任務， 涵蓋搜索、廣告、推薦等業務場景，對預訓練模型的通用理解能力及知識遷移能力要求都很高。騰訊“混元”技術團隊模擬“人”的學習習慣，首次提出“課程學習”的訓練方法，有效提升模型性能。具體來說，防封電銷卡就是讓模型進行從小到大、從易到難的“漸進式”學習。這種方式不僅使得模型通用性和復用性更好，還能有效縮減訓練成本，讓大模型更快地學會更多的知識。此次登頂CLUE分類榜榜首，一方面代表了“混元”AI大模型在自然語言理解領域的實力得以驗證，達到業內領先水平；另一方面也預示著混元正在通過技術創新實現更為全面的能力，能夠為行業應用和學術研究帶來更多長期價值。
