（来源：上观新闻）
它带来了两个直🍱🙎接后果：对于答对😔🌬的推理链，打👱分员在🤽♂️接近结尾时才给出🕛高分，导致🥼AI的整🇨🇴🤚个推理过程几乎收🤫不到任何有效的🔦🎗激励信号；🤹♂️对于答错的推理链❌，打分员在🚟中间过程中也没😕有给出足够🇸🇸的惩罚，无法让🧚♂️AI知道哪里出了🥿😽问题🇵🇱👩👩👧👧。如果这些贷款😫按4%的利率计算👨🔬，不同贷款合计🏎🤚应支付🏯⏰的利息将🦂😎更接近40🤰00万美元🐃。
TRACE就是这🍙样一位自动👨🎓🚫化的"AI辅导老🗡师"，整个过程🥴分为四个步骤🥦。现在有两种方案👩🍳🧧：一是让这四位⛲🧙♀️厨师互相👨💼切磋，最终产🙏🕠生一位"融合🍸📳大厨"，他一个人🇮🇳负责所💀有类型的料🌺🔠理；二是保留四🏯位专业🎶🍭厨师，每次根🚐二级域名法律法规有哪些据客人点的菜系🇨🇾，派对应的🇵🇼厨师出马♾️。第三种方法叫合成👎数据SFT🇮🇳🐇，收集每个↘能力练习场景的🌓🧘♀️成功轨迹，然👨💻后做监督微调，💅结果只有37.8🀄🧐%🔉🔘。
TRACE的➡对比分析逻辑与🇰🇿此完全一致💘🤬：一种能🐥力如果在🎴成功案例中也📎经常缺失，🥽可能只是🇬🇼因为任💾🔁务本身并不↗需要它，或者该🐈↗能力的定义本身🚄🤸♂️就不够清晰🏒；只有那些在失败🚐案例中🌄🐉明显更多缺失的👵能力，才是真正的🚈薄弱环节🚖。但随着模型🔽深度和参数♈🧂量继续0️⃣⚱往上推，🇸🇱这种补丁会变成刚💧需🛥🇷🇪。“现在还不是一个🚈🤲人就能搞定的🤞🤼♀️阶段🎎😹。
