（来源：上观新闻）
它不需💴要持续🌮🇵🇹观察自身全身🇬🇳🏂，就能内👬🆔在地感知🆓自己的高度、宽度🐣、手臂伸展范围🚉💔，判断能否🐭通过某个空间或📃触及某个物🔘体🚔🇧🇼。打分员必🔍🇹🇿须把这个唯🆘一的结果，沿着几👨👧👦🙎千步的推理链条🍈🇬🇸，一路往👻🙂回分配👳♀️🇩🇪功劳或责任🌭🇮🇹。但这项研究的🇨🇽实验结果表明🏯🇧🇴，单纯增加交互📄轮次并不👏🇬🇺能带来持续的进🔁步，因为🚄每一轮新的工作🇵🇪如果不能🇰🇮建立在🌌之前工作🖲的基础上👱⛄，就只是在重😋复劳动，🤒而不是🚀🔤在积累➗🌇。
两款芯🇧🇶片均集成了基于🗾Arm架构的⛅Axi🐯🤼♂️on CPU，以💩🇦🇱消除数据〰♌预处理💐延迟造成的📩主机侧瓶颈💁🐼，确保TPU计🥍算单元持续满载🍉🔲运行🕦🇸🇭。**六🇨🇼💬、不只是纸上谈🚠兵：在经典游戏控☸🏙制任务上的验证🤬🚸** 为🖼了排除🍉"成功🏺可能只是因🚼🛂为在某个特定训练👨🎓框架下的系💼统优化"这一疑虑🇨🇱🛌，研究🧓🇨🇭团队把SP😪PO移植到了👩🔬☁第三方广告监测五个经典的强化☕学习控制任务上🐶：精密版Car🌼🇸🇰tPole👑（控制杆子🇹🇿不倒）、Moun🧗♀️🍡tain👩👩👦🈹Car（让小☺车爬上山）🥳👩🎤、Hopper（😄双足机器人前进👎）、Lunar🎡Lan♌der（月球着🎚🎇陆器着陆）和P🇺🇸🐽endulum（🇧🇸保持摆杆直立🌽）🇭🇳。
他们发现，打分员🍃实际上是在偷懒🙌——它根本不▶关心AI在推理🖌第三方广告监测过程中的🤪🐇第三步、第🏃🇵🇼五步、第👨🦳🦡二十步在做什么，😳🧨而是一直等到推理🇵🇷🈂接近尾声😸，才突然♻🈲"清醒过来"，根🇫🇰据最后几行文字的🤽♀️💂♀️语义特征猜测答案👨🔧🍴是否正确🇻🇨🖇。
