（来源：上观新闻）
五、训练越👡多真的🎈↗越好吗：TRA📧CE的扩📹展规律 🏏🇸🇴研究团队还专门🦀🤖研究了一🇫🇴个很实际的问题：🈯增加训♨练资源（更多的模🌈拟对话轮次，〽🇮🇳或者训练更👩👩👦🕧多的能力）🕓，带来的收益🤑⛩是否能持续🇫🇲增长？ 🇵🇪从能力数量🥭❌的角度看，T🧙♀️🇵🇾RAC🆖🌕E在覆🇧🇼🥧盖1种、2种、🇬🇩♣4种能力时，通🥉🎈过率分别约⚾🦌为40.3%💮、43%、47🐉%，呈现🔡☸出稳定的递进🌅式提升🇫🇯。
这条连线🎴会标注"锚图🧛♀️🏵中的这个区👩🦱🤹♂️域比目标图中的🚙🛫对应区域好"🔂👨🌾、"两者差不多"🧨🇲🇹还是"目标图更好✂🇫🇴"，而且还会🇬🇲⁉区分"🥟稍好"和🏐"明显更好"这两👨👧👩💻种程度🎏。一些细节🇦🇺微调包括🍂🔖，aff🍷😛inity s🇬🇫⛷core💍🌋的激活函数从S💳igmoid换🔸🥬成了Sq🥖🇯🇪rt(Softp👨👧🔦lus(🏚🔼·))，去🙏掉了r🏟outing t🥀☝arget🌋✈ nod🖐💦es的数量约束，🇲🇳👌前几层dense⚽ FFN换🍘成了用Has🦔h routin🏯🌯g的MoE层🔆。
研究人员发现，让💁🙀AI学👩👧🇿🇲会解数😥学题、⭕做逻辑🇹🇩推理，需要用到一🕗种叫做"强化学习👖"的训练方🧷法——本质👳♀️🌑上就是让🍼🥾AI不断尝试、不❌⚜断根据反馈调🚍整🏮♈。
