（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⚰。Q3：TR👷♀️ACE和直接在🧑目标场景🔈里做强化🥅🍜学习训练有什么🤠📔区别？ A：直👩🦱😊接在目🎂标场景🛠🏌️♀️做强化学习（GR🇨🇲🇸🇮PO on Ta🌸🌸rge🚥😫t）训练时，🇬🇳♏模型从任务整🎾体成功或🚮失败中🤟📎学习，无法精确🦠归因到某种具❇体能力，容🌚易陷入不稳🐎👮♀️定或过🇬🇱拟合🌊👯。
普通的图🍀像质量评估，就🧲像医院给你做🎈🌲了个全身扫描后只🤡告诉你"🇬🇦🚏整体健康状况良⛔好，有些小问题📕🇰🇵"；而失真图，🇵🇹📹则是把💉🛹身体拆成心脏、肺🗽😈、肝脏等各个🐜🧕器官，🕙分别告诉你每个🇼🇸器官的状态如🇲🇫🏴何、出了什🍏🌅么问题、严重程😎⚰度是几3️⃣级，同时🌌🕖还对比了你去👃年和今🏳️🌈🌞年的体♣🔛电商seo与sem是什么检结果🧖♂️，明确🎻🧥指出哪些器官🔰今年变好了、哪些💗变差了、💘🏥哪些没有🧥🎉变化🇲🇨📙。这也从实验🕷👳数据层面为🔳TRACE的核🧜♂️🏍心逻辑提供了支撑🎼：少数几种能力👩⚕️💿的缺失，足以解🐥🤽♀️释绝大📍多数失败案例👩👩👧👦。比如群聊里不🕐能艾特所有人，没🚣♀️办法上传大🥜📛文件，没🇩🇯🏋办法上传 ZIP📠🏅 包♌。
