（来源：上观新闻）
Q3：TRACE😻🐗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🇮🇶🏌️♀️（GRPO⌨ on Targ👩👩👦👦🏄♀️et）⛺🎑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👩👧👦🤼♂️泛。这个差值越大，说🔩🧩明这种能力😄🔝越能区分成功🛡👨👦和失败🔴。
这说明"找🏕准薄弱🍂🎋点精准训练"🚆的效率，远高于👇"撒网⁉🚻式地大量训🦹♂️🚩练"🤴🎖。提示词： 设计🇦🇶🙉一张日料店的🧟♂️🐻菜单海报👨🦰，包含店名‘椿😁·旬料理👨🍳’，至少三道🏡🎍菜品：㊗三文鱼🔽🙍腩刺身、🇵🇳🔩特选寿司拼盘🥵👨🎤、纯米🇺🇦大吟酿，价格🌨🧕用人民币👩👩👧👧符号🏟。**三、PAN🍟DA架构：让🇭🇷🤰机器学会填写⏳这份"体检📂🐙报告"👀🛩** 有了失真🇹🇦图的概🧔念，接下来的🇹🇱问题是：如何让计🈹算机自🏯动生成这份图谱🇹🇰👩🏭？为此，研究团🧨队设计了🚧一个专门的神🧓🎫经网络模型，取🕋名为 PANDA😼（全称 Pa⏳nop📝🍫tic Pair🇨🇷wise 🎻🇱🇮Dist🇳🇱🐏ortion🎏 Grap☁🇳🇱h，意🙂🇧🇱泛为"全景配对失真🧘♀️图"）🈳🇧🇮。
Sures🇳🇿h Kris🎷🐋hna 对🎋🛰此表示赞📰🇪🇦同，并补充说，🥮🇸🇲随着智🔛🔢能体系统处理🌀更复杂的设计🚶，Design 🤚Conduc🔫😦tor 的蛮力方🥎法可能会变得效率🏑🇦🇲低下🚆。训练与🐩🛅推理对硬🇬🇾🌂件的需求🚷🐀差异显🍥⛩著，统🐂🇦🇲一芯片意🎐味着在某一场景下⛑🍼必然存🐍🇬🇲在资源浪费🇵🇳🤒。”AI替👨👧👦代不了人类🇦🇹的审美🤸♂️🤺与判断☺🐰，成为本🇷🇺次大会🏵各个论坛的共识💝。
