（来源：上观新闻）
1、扩展性 我🥌们发现，对👨👩👧👧于 D😅🗡hr是什么职业C 而言，扩展到☝🧕非常庞大的📍🏘代码库（🕎例如，包含数🕑🎼百万行🗂 Veril🤞og 代码🖊🎹）并不会🎅🚇造成任🇨🇩📨何特殊问🐘题🛐。毕竟明🤽♀️星的脸，🧗♂️还能被粉丝或😢🇧🇪者路人认出来🇵🇸，但普通人的脸🇱🇧，若非100%🏚🇦🇲相似，又‼如何证明“🌍🚑这就是我”？ 曾🐹🇧🇳几何时，演👪短剧是过气艺🏂⏸人的翻红路线之🗓🔭一，没想到🚵风向转变得如此😲👞迅猛，这👘条路子就快🧖♂️要被AI堵死🇭🇲🚏了🇨🇩👩👧👧。
具体来🏈↩说，失真图处理😸🥔的是一对图😯🐋像——一张叫做"🍧👵锚图"（an📔chor，可以👨🔧🇸🇴理解为参照图），🗄另一张叫做"😖目标图"（✔🛫target，🧛♀️即被比较的图）👳。安克解释称🔣，先从👴耳机切入，是🙃💑因为耳机恰恰🔙🎬是最难塞进🌆 AI 💌🐧芯片的产📔🇸🇱品🈴。第三步，co✳re at🏃♀️tention🎴。确实有人躺🎵在这个🔽风口上赚😦🇬🇳钱🙅🇪🇬。
在1.5🇪🇪B规模（15👍亿参数⏮）的模型上🧂🥾，标准👩🦳🎎PPO的🌶综合平均分是4🌦🎨4.06，甚至低🇵🇬于未经训练的基础🤧🙎模型（📮44.96🛏😸）🦶🙂。这个思路听🎽起来简单，但实现👩4️⃣起来远比表面复杂📇🏂。这说明失真图🇮🇱🇰🇼hr是什么职业与大模型之间🥌形成了一种🚯真正有意义的💇🇨🇭协作关系，而非🈂🤕简单的复🇪🇭制粘贴❔🐉。先SFT打🇬🇼底，再🔐用GRPO做🎒🇧🇬dom🇦🇬ain-spe💭cific R⛰💟L🧚♀️。
