（来源：上观新闻）
这组实验表明，S🎆🧐PPO的🍱优越性🚄是算法本身的特性📎，在不💢同的任务场景下👨❤️💋👨🇲🇭都能复现🎞🎓。实验结🇹🇲果相当显著：🌼在模拟客服场景的🔅🧦测试中，经🎩🇹🇫过TRACE🏎训练的AI🇸🇽助手，😀📤整体通过👻🌶率从32.9%跃🤕升至47.0%♠sem投放，提升💎⚰了14🌿🕳.1个百分点；在🔐⬛工具使用🚈🇪🇭测试中，完美完🐼成任务的次数也增🥯加了7个🏚。
默认采用4🐌层，研究团队🇮🇶还测试了2层🦷👖和6层⏩的版本🐰。第一种方法叫😝CORE-TS🍪👅V融合，把👲⭐分别训练好🏬⛄的各能力插🃏件通过数学🇰🇪方式直接叠加🚱到一起，得到47🤫.0%的基准，🇲🇼🌨但结果只有🦗39.6%，▫🚒不如任何🤐单一专🚹项训练插件🇮🇴。谷歌同时宣布🍖🚳，原生P🉑yTorch🇳🇦对TPU的支持🏈♠现已进🥖🐕入预览🇱🇨🇲🇬阶段，用户✏可直接将现有P✔⏰yTorch模🤹♀️型迁移至TP🏈U运行，🍢无需修改代码⛳🆓。
