（来源：上观新闻）
为支持并推动这一🐋增长，公司预计到😙🦆2026年，略◽🤩高于一半的机👒器学习算力投🏜♎资额将被投🚁入到云业务，以🇮🇴🇲🇰更好地服务云端🚕🚴客户和合🍸作伙伴🧪🦷。”Meta首席📉人事官🏴🏓珍妮尔·🇨🇴🌌盖尔(J🇪🇦anelle G🚇ale🇲🇦)写道📗。PAND👨🦱A 使用👩🍳8块 NVIDI🧔👚A V100 3🇲🇼2GB 🎦🈯显卡训练🚼🌊，批次大小为6🇧🇪，总训练时间约12️⃣.5天，使用 🎏AdamW 优化🇭🇲🙃器，学习🇸🇽🏀率1e-4，🇵🇬权重衰减👯®0.01，共训练👨🦱🌈30轮🦓。
图/视觉中📹🏗国 更聪明的“🌐👨🔧马” 从技术🥮🔛层面上来说，He🆒↗rmes确实比O😙penCla⬆w更进了一步🧙♀️😲。你扫一💄🧿眼就能发现👩🏫：左边那张整体🤚🥅有点暗🦔🧂，但右边那张的天🇻🇮🎊空部分出现了颗粒🇲🇨💫感，而两🗜😏张照片的草地*️⃣区域都还不错🅾。Q3：T📲🔄RACE和直📃接在目标场景🇸🇩🧚♂️里做强化学习训😿🏡练有什🇵🇹👐么区别？ A🗳➿：直接在目标👗场景做强化学🕖习（G▪RPO on🇨🇵 Target）🕵️♀️训练时，模🇳🇷☯型从任务整🏒体成功🇫🇮🐓或失败中↙学习，无法🇬🇩🏢精确归因到某种具🇸🇮体能力，容易陷入😎不稳定🆖🚿或过拟合🤓🙅♂️。
