（来源：上观新闻）
"厚状态"说的🍙🇹🇹就是那个共🇦🇲🛌享文件夹—💝—它积累了所有真🔥🇨🇫实的工作记🇸🇹录、设计图🌊🇩🇰纸、问🍉🥇题诊断🇱🇸，是整个项目真🍋正的"记🔉➡忆"所在🧀。研究团队还提出🇸🇸了一个有趣的未🇫🇰来方向：把🥶🔻失真图作为推理🐍📱链的中📔🤸♂️间步骤，让🍦🔄模型先生🗞成失真图，再基于🧱⛹失真图给出🔘最终的自然🏧🤩语言描述🇬🇬🤱。
开头在广🇵🇹🐋交会上陪人打⛱🍆羽毛球的那台C2🇹🇯，就是这场转变里🦉最早出现的🍄一个缩🗳影🇨🇼。这避免👨💻🇧🇱了信息🗺在反复"传话"🎡⭐中失真或丢失🦜🏑，使每轮工作都⤵⏳能真正2️⃣建立在之前积累的🌕基础上🔢。你可以把它理解👵🇲🇦成一种🌏"步步打分"的👨🦱🎑训练机制😮。Muon在LLM🇹🇩🕧规模上的第一次👆🥫大规模验证是Ki➡💢mi K2🦜♣。其中最🌔💌难以被模仿的👨🏭两点是😛🍔：首先，在近20🇩🇿🇧🇳00所院😰校及光伏电站等场🇱🇷🍾景积累的真实👩👦👦、海量操作数据◻😤所形成的🙇“滚雪球”效应；🌔其次，核心零部件🇦🇲（如峰值扭矩🛫💵600Nm的一🇺🇸体化关节）的低👨🏫成本量产能力🇭🇺。
第二种方法叫🇬🇮多能力GRP🦶👋O，在所有能力的🤹♂️🇧🇾练习场景里同🇸🇿👨👩👧👦时训练一个统一🤯插件，🛫达到4🍹0.9%，♍略高于单一插件🐴但远低于TRA👩❤️👩CE的🇩🇪47.0%🦋📿。4. 结果📭🍡 （1）🗂定量分析 表👵🏃 1 显⤵🏬示了 VerC👨👨👦ore 的🖋🐚关键定量指👩❤️👩标🏹。
