（来源：上观新闻）
从V2的ML🐣A开始🎆，每一代🍭🎢都在删KV c🇧🇼👾ache、💌🔝删激活参数、🦄删注意力计算量🌐↩。于是，他🎫们又讨论用国内🍨✊的镜像站，⚫🕌最后解决👨🎓♠了问题♥。过去的方案因🎵👩⚖️此只能使用👓小型神经网络，🌠🦁处理能力🇰🇳🇧🇾通常停留在🇦🇼🔯数十万参数的水🎗平✝🛤。这和A👚🐤I解数学题的情📥🏭境高度吻🆘🇵🇫合🐛。V4-👊🥛Pro和V⛓🧮4-F🇹🇱lash⚫，1.6🤺😄万亿参数/284😎0亿参数，上🍱下文都是1🧙♀️M♦🇧🇷。#02 🇳🇿🔃Kimi Cl🔎aw 群组🇺🇳📫 讲到👨👩👧👦这儿再回来🌎看 Ki🧿🧕mi 的 🥡🇹🇷Cla👬🤯w 群🐙蜘蛛异形组，它在干什么就🇿🇦蜘蛛异形清楚了🍄。
标准PPO从基🥍🧟♀️础模型🇸🇴👩👩👧👧的52.49分提☯↔升到56.44📑💗分，进步明显但并🇲🇱不突出🇰🇮。谁都想🎹🖤挖掘“超级个🍫体”并与之绑🍇定，生怕被甩下🌤。这个差异说🍉🌉明，单靠文字🇷🇴🧡描述能力、👦希望AI在😢👠提示词层👩🦰👄面"领🖊悟"，存在🚣根本性的上限；而🚤通过真实的强✖🇬🇳化学习📮蜘蛛异形训练让AI内化⏩技能，才是🧶🇱🇺真正可以持续叠🚥加收益的路🇺🇦👩👧👦径💉。持怀疑态度的人🥫🥭将有机会自行🚚判断🦈。
性能方面，SP🐊🌖PO不仅没有损失👽，在1.5B🇧🇻和7B两种规🤺🚡模的模型上，🇳🇫SPP⤵🚓O的综合🇻🇨平均分都👄略高于GRP🇬🇾O（N=8⏮🦋）🛁。还有就是如果🇧🇬这个群组💫👁️🗨️不仅限于 O🌱penClaw🔚，还可以有其他👵🤡类型的 Ag🙇♀️🎈ent🏬 能够加入进来⏳☯，那想象空间就更🇷🇪大了🎟🍗。VerCore🇨🇮😘蜘蛛异形 表示，其 📕🔞CPU 可以⚰在仿真环境中运🎾行uCL🎠🚎inux的🔐🇨🇩一个变体🔤。
