（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🅾🌊。第二层是📛🧥稀疏选择，n/👩❤️👩m变成top🐫🥽-k🌽。这不是🍙🖐一种妥📠🧫协，而是一种🇸🇽更贴近问题本质的🚰🔽视角™。当然，🔈🐪PANDA只专注🐵🤶于生成结构化的🇦🇼♊失真图🙍〽，不具备🕕大模型的👨❤️👨通用对话能力🕹。
在训练超参数方🙅🎄面，研究团队🐺🌩对损失函数中🧢四项任务的权重系🧧数进行了🇪🇬网格搜索，最终🦡确定的配置为🐹🛋：区域比较关系损👩🦰失权重0.1、♦失真类型识别😁🇺🇲损失权重🧕1.0、🧐SEO是什么严重程度分🈴类损失权☺🉑重0.❇1、质量评分👩🦲🤗回归损失权重1🏃🧧.0🚣。
它有两种工作模🍯式：当系统还🖲🐿没有可运行代🚙码时，它从分🇰🇭🇺🇸析文件和执行计划🇬🇭😊出发，💍从头搭建整个代🕖码仓库；当已经👨👨👦👦有代码但实验出😯👩✈️了问题🆎时，它切换到修🇻🇳复模式🇬🇮，根据实验日🇲🇹志中记录的错误，🎯有针对性地修改代⛑🕳码，并把每次重📧要的代码决策记🇴🇲录在实现日🧹🌞志中🐻。
