（来源：上观新闻）
研究人员通常🌀有两种选择：要🥰么给AI看大量来🦃😁自各种场景🦇🙇♀️的训练数据，希🔭望它能从中"悟"🇨🇿🥦出各种技能；要🇹🇹🍾么直接在🌶🇾🇪目标场景🤾♂️💾里训练AI，让🇪🇹它从最终🧙♂️⏩的成功或失败中📯☦学习💵🍏。这个发现背后有一🧱🧗♂️个深层原因：🇲🇼当多种能力同时塞🌟进一个模型时，这🚄些能力之间会产生👥干扰，就像同时💰学习多门语言👨🏫🎰有时会让各自🇺🇦🦆都变得不流利🥫👣。
每种失真🇹🇱🧸还进一🔤😱步细分为不同🚈的子类🙂⛄型（比如不同🍫💭类型的噪点、❄不同的模糊方📬🇮🇹式、不同的压👈缩算法），总共形📹🐙成32种子🤖类型📙泛目录寄生虫程序。一人公🧟♀️🛌司这种逻辑应该是😳🇲🇲一个趋势🥁。
