What about other solutions? In the era of Docker we are primed to think about portability. Surely we could find a solution to directly leverage our existing C# codebase. What about running the services locally on specific ports? That won’t work on consoles. What about C# to C++ solutions like Unity’s IL2CPP? Proprietary and closed source. None of the immediately obvious solutions were viable here.
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。
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比如「想喝水」、「想要吃xx」、「想要xx」来帮她完善表达。我们会给她演示一遍，然后让她重复一遍，说对了或做对了就表扬她，鼓励她；也告诉她，有什么需要就大胆说出来。
除了诗意，它还能处理相当复杂的 UI 场景——在下面这张图里，复杂的半透明数据面板、悬浮的购物清单、精准的中文显示，被 AI 有条不紊地安排得井井有条，信息之间的层级关系也真正理清楚了。