（来源：上观新闻）
PANDA💗🧝♀️ 使用8块 N👧VIDIA🇨🇴🇺🇳 V100 32🐸GB 显😑🇩🇬卡训练，👨🎓🇸🇧批次大小为6，💹总训练🥖时间约1.5天，🐤📒使用 Adam🧷🥂W 优化器，学🎍6️⃣习率1e-4，🇧🇴♟️权重衰📞减0.01，共🌵💟训练30轮📿👩⚖️。而M1让所有🧮处理单元👥共享同一块内🇹🇳存，性🇺🇸能由此🇧🇼📪跃升🇰🇿。不过最近，这个找🇸🇯👩搭子的问题，可能👸要被广交🥊会上的📸一台人形机器人🇵🇷🐷解决了〽。
在几个对比方🎠法中，直接在目🔸标环境🎹👅里用强化学习🧪🆖训练的模型（🆕🎁GRPO🧜♂️ on 🦏Targe🕰🗽geo优化怎么做t）能🚴♀️👢达到37.8♏🍵%，一种使用💫通用合成环境训练👻的方法（AW👩👧👦M）能达到38.🧛♀️📞4%，而一种通过🦸♀️🔩优化系🛶🇧🇬统提示词来👀植入能力💖🎳描述的方法（GE⭐🕛PA）能达⛵到39.6%🇲🇪👻。
