（来源：上观新闻）
第二种方法📣叫多能力GR🍕PO，在所🍂🆚有能力的练习⤵🏣场景里同时训练一🚳🦅个统一插🍵件，达到40.9👕%，略😍🏣高于单一插件👨👩👧👦但远低于🌤TRACE的4💕7.0%🇬🇵🇳🇪。GRPO因为🛡每道题都需要🎉生成8个答案，👩⚕️训练进🤱✏程推进得🏏🥣很慢🏵☮。
需要补充🌑的是，PGME和🚋👙PGM💀🇭🇹EA根据纯度☠不同可分🎄为工业级和电子🕷🎴级🇨🇲。在7B规模🙇（70亿参数）的🦚模型上，👐👐结果同样清晰🔋🇨🇽。每个生成步骤都伴♓随着隐式🅿📇的“布局🇩🇯图元”💙🏯与“语🕝义校验”，模型🍇🇬🇹会先画出逻辑骨架🐶🇱🇸（标题区、图🧓表区、插图区）🕢🇳🇦，再逐层填充🔥细节🇲🇻。
