（来源：上观新闻）
GRPO的成功🤦♀️🦙，本质上是这种👩❤️💋👩🐍框架切换的成功，🤝而非多采样的必然👂🇸🇪功劳🧦。换句话说，即使🤡🍵你把答题范围🔈画得很清楚🇧🇴🏖，这些模型🏴🤔依然习惯性💁♂️🍾地"看整体"👨⚖️⛏，没有🚿能力做到"看👶📔局部"💻👨🦲。由孙立宁院士⛳领衔的“具身🏖智能研究院”，定㊗🚪位为汇博🏷🥤机器人🇹🇿🦋的“高端外脑”🦉与“产业链⛏补足者”，与背🔅🦏负出货🇵🇾🥍与成本👅🇵🇪KPI的汇博📖机器人内🏴🐀部研发团♏队形成差异🇷🇸🦴化协同💓🈂。
第一步，KV➖📓压缩🇮🇪🇧🇶。失真图把图片拆成📝🐺多个区域（如人😉🇷🇴物、天空、⌛背景），为每🍋👨🔬个区域分🏦🦘别记录失真类🥝型、严重程度和🤷♀️🕕质量评分，还能👱对比两🦉😜张图片🧜♀️🏢中每个🌲🦊对应区域的优劣🕉🎂。AI科学家在🍯⚠使用Ge🔨mini-3-🥈Flas🌐h作为底🌖层语言🦀🧵模型时，平均🇫🇲得分达🎸🇬🇷到30🍃🌄.52分，比同🥟🏭条件下最🇻🇦强的基线🏙🇲🇽系统高👨⚖️👩💻出9.92分；🇧🇩📎使用GLM-🇺🇿👽5时，🇲🇿❎平均得分达到⬇33.73分👨🎓🎰，比最强基线高🧮©出11.15分🇩🇯✳。
