（来源：上观新闻）
这组数据背后的逻🇸🇬🧝♂️辑是：当训练场🦠🏏景与目标场景完®全一致（即直接🇹🇫🍹在目标场景上做G👩🦱RPO）时，✊模型很容📐🇲🇪易陷入🥏过拟合⛷🇱🇷或训练不稳🔲定的状态——它🧂🤥学到的可能是特🍄定题目的🥚🥝答案，🏦而非通用的能力；🥞而TRACE🐪🤸♀️的练习场景经过专🇫🇲门设计，每道🏣✳题都由随💮机种子程序生🛵成，变化无穷🔈，AI练的⛷🛸是"能力本🌮👨🎤身"而非"特定🦠题目"🈺🐬，因此能够随着训↪🏴练轮次的增🕚🦍加持续稳步提升👞㊙。
几轮对战下👨🔬来，围🥩👬观的人群渐🌪渐看懂了： 这不👩👧❄是一个按照预设程🔖序在空中♨瞎挥拍的铁壳🍱子，而是一个🌃😨真的在实时🐘🀄观察路线、计📓🆚sem广告投放是做什么的算落点并自主🐾🍄做出反击的机🔃器人陪练👨🎤😹。Muo🗨🏉n是前几年Ke🇷🇺🌚ller J☕ordan👩🍳那批人📢（他现👛⏲在在Ope🇼🇫nAI）在🚉🦶小模型上验证过*️⃣的优化器，基于🇻🇮😏矩阵正交化✋♐。
以最简单的 👪Easy 级别为🇭🇲🐳例，PANDA⏏ 在区👈域比较任务上🐃🇱🇨的准确率达到了🇲🇶58%🗂🇵🇦，而开源的蒸馏🛥专项模型 🇦🇲👨👨👧👧DepictQ🍘🏈A 只🇱🇨⤵能在用 PA🇿🇼NDASET🐟🇦🇲 额外训练后👩🦱🧾才达到🥦🇫🇷49%，如果👩🌾不额外训练则根👎本无法完🔺成这项👨🔬任务🇬🇺🇦🇺。
