（来源：上观新闻）
PAN▫DA 展现出了🇰🇭最小的👾🦎性能下🐪降幅度，而部分商🧕业大模型在 H🌚🇰🇮ard 🇲🇭级别的🧘♂️严重程度分类任⚫务上甚至🦡下滑到🔄了低于随机猜◾😘测水平🗿🇲🇿的表现——🏗这说明在面对复杂🤞🇨🇵混合失真场景时，🍴🍩这些模型完📤💪全"迷失方向"，⚓♟️只能靠"惯性"🦕输出一些听👩🚀起来像样🇦🇲但实际上随机的答🛢🏓案🔄🚅。而当人类的击🔔🍷球从试探变成🕐动真格地快速平抽🔹🎬时， 🗂🇨🇻C2也立🚂刻后撤、调整站位🤹♀️🥥，精准地把⏏⭐球顶回后场🍢🛠。
第四种方法🥌叫在线蒸馏🇲🇫，为每种能力训练⌨🇿🇲一个"老师模型🚚"，再训练🧰🌙一个统一的"学生👨🦲模型"去模㊗仿老师，结果也🇲🇴只有37🗡🏋️♀️.8%🥏🚎。GRPO的成功💣🍿，本质上是这3️⃣种框架切换的成功🍍，而非多采样的🇨🇲必然功劳🔆。模型未能识🤜🕢别出问题所在🆖，在寻找解决方案💰的过程中进🇸🇴🐖行了大幅度的修↖改🏊♀️♐。在标准P🦔PO中，那🏸😿个"打分员"⛹📍（Cr🧤itic）通😓📳常和被训练的AI👔🌼模型一样大⚡。主要评估🈺🛠指标是"🇪🇬8️⃣任意奖牌获取率🐅"（Any🔅 Me🇾🇹dal%）🍭，即在🆘全部测试任务中，😹有多少比例🕍8️⃣能至少获🇭🇹🦝得一枚奖牌♓🕯。
