考虑一个问题。Google 推迟了 3.5 pro，甚至传言要再次推迟。为什么？ 
因为他们认为模型的性能不够理想。 
那么关于这一问题，我们有任何解决方案吗？ 
答案是有的，我们有比无限期推迟跳票好得多的方案，且这方案正是 Google 过去的实践。 
日期版本号。 
Google 可以将现有检查点在 aistudio 或 vertex 中作为日期 exp 放出，比如叫 0717。之后，它会迎来大量的使用和交互。过几周，Google 可以放出他们认为的理想检查点 0730，让它和 0717 做 battle，观察提升到底大不大，做优胜劣汰。如此往复。 
这显然是“正确”（Google 名言：Do the right thing）的做法。那么 Google 为什么不做呢？ 
一个理由：算力成本。不过这可能不是最大的问题，毕竟检查点的训练是已经做好的，对外公开消耗的算力，如果得到的反馈能有效...