（来源：上观新闻）
标准PPO从基础🇬🇧🇨🇨模型的52.🇧🇴49分提升到5🇬🇱6.44分，进🐐步明显但并不🐁突出🏟🚸。它们的每一个动作😝🇳🇷，要么被预先编📭🍎程，要🌇么被远程操控🏕👋。且这一切，不依✳👻赖人插手🇷🇸🐕。最后，🇧🇻👩👧👧解码器的⚡🏃输出经过🏗全局平均池👨❤️👨🍲化压缩后，🇩🇲被分别送入四个独🇱🇧立的预测🇬🇷🏴头🇨🇵。不光是在服务机器🛶人专区，在广交🔠🥋会的展馆💐里随便逛一逛🍐🔚，你都能🤝hr是什么职业看到： 📒无人机在🇦🇹🇪🇹头顶给人送咖啡，🎓机器人♻💉在舞台🏷上大秀中国功夫，🇱🇷🦗过道上👤走两步就🇯🇲能碰到🚔🥠hr是什么职业一台会跟你打👃🧞♀️招呼的智能设备，☎到了咨☠🇨🇺询台也有机🌋4️⃣器人为🇦🇸你服务🇲🇩。
CSA做两件事，🔣先压缩，再稀疏选™择🔽👌。如此一来🧘♀️，标准PP🤹♂️🍨O训练出🍌🅰的AI，🇲🇴往往不☎🏚仅没有进步1️⃣，甚至比训⏏练前更差🏙。用于调试的 📟😯VCD 跟踪🏊👨👦👦文件很容易🉑🎸达到数百 G🇭🇹B，而 EDA🦶 工具在综合🎃🐄、布局和👩👩👧👧🕶布线过🥭程中会使用大量的🇲🇸 DRAM 来🅿优化设计🔩🇻🇮。相比之下🇳🇪，直接在目🇲🇭标场景里进行GRPO训练的🧥曲线显得波动⛵起伏，🥗🇸🇦甚至在3840轮🌞🥳次时出现了下滑🕤🌑（从3🤒7.8%🇦🇲🥓跌到3🗄🛫5.4⛸%），最终🏂停留在37.8%🛍⚓。
