（来源：上观新闻）
不是造一📑👭个更强的机器😃人，而是给🤐🇱🇾机器人一个真正能🔡🗄理解世🎋☀界的大脑🚏。攻击者甚至不需🚮要直接攻击Age🇮🇪🇰🇪nt本身，只🚌🐮需要在🇸🇳Agent能接🧙♂️触到的数据中♻埋下种子，可能是🧘♂️🛥一封恶🎰🦈意邮件、一个含隐🇳🇫⛪藏指令的网页、🇹🇹一份被投毒的文👨👩👧👧档，Agent就📌⛔可能主动🔇💧从中学习到危险行🐫🧂为⬇🈵。本报告的🔋其余部分🇸🇸将介绍设计Des➕🆎ign Co👰🚅nduc👨🎨🧺tor🔯🍏 (D🇱🇨🧽C) 如🆔🖕何实现🔏🙇这一点👨🎨。GRPO因🚛🎬为每道题📥🈁都需要生成8🤝🇰🇪个答案，🏃♀️训练进🇸🇬😷程推进🇻🇺得很慢🇱🇾⛸。“以往用Op🐲enC🐔law，遇到重要🔵🎻任务我会主动提🦃🎇醒它帮我总结🧕🎼。
在论文的最🧦后，Dee🎁🧙♀️pSeek也🧞♂️表示： 为了🧢追求极致的长🥅文效率，V4🐣系列采取了一个相🇨🇭对激进的架构设计😐。研究团🇲🇸🦕队测试🖇♎了一种极端🍷组合：用一个只有🇨🇺🤾♂️15亿参🕟数的小模型（De📭🏛epSee🐅🍃k-R👩🦲🦡1-Distil🎲📷l-Qw🇬🇪🏫en-🦷1.5B）作📰👕为价值模型，去辅🤤📨助训练一🇸🇽🧔个70亿参🔂数的大模⚰🖌型（DeepSe👰ek-📞🦌R1-Di🇱🇹🥧still-Qw😞en-7🌬B）🇧🇶🖐。与此同时，"条件🐓🇵🇬推理"、"数值计◻算"、"早期终止💛↖"等其🍇👩🦲他候选能力只出现🇵🇹👩👦👦了少数几🍠次，无🇩🇯法通过筛选阈值🥢，说明😬🛫它们虽👩🏭😅然偶尔出现👨🦰在失败案例✍🤦♂️中，但并不是区分🎀♊成败的关键因🔗素🇨🇰🎻。本报告的结😻💎构如下：首先，我😿们将回顾 D🇸🇮🚳C 的🇺🇸设计及其关键组件🦅。企业还将发现🧼🚛，在以🔚前因销量过低而无🍕法盈利的应用中🐼🎷，存在更多可🙀⛴寻址插槽🍗。
