（来源：上观新闻）
无论是S🇶🇦©kill（🔽技能）的构建，还🧑🇺🇿是记忆的🇦🇶🇧🇱整理与压缩，都需🧝♂️🚀要人为参与🏉🇸🇷。AI每生成💃👨✈️一个词，👨🔬😢系统就有一个"⚪打分员"💃⚔（技术上🇪🇺👨👩👦👦称为Criti⚖c，批评家）在旁🇲🇾边估算：按照🍼现在这个走势，最🍂🇱🇰终能答对的概率🤹♂️🕺是多少？然✊🍎后根据这个概率，🇺🇲奖励或惩罚刚👩🎨才的每一步操作🌼🐁泛目录寄生虫程序。
AI倒逼内⛲🧝♂️容精品化 当A🦢I可以批🇵🇾💔量生产♌💿“60分🐋”作品🏰🔻时，“90分🌐”以上的精品反而⁉👊变得更为稀缺💗🧀。例如，CPU设📒➖计大师深谙😠⏮实现卓越性能的👩👧👏“技巧”和🇩🇯🇲🇨“秘诀”🍧。子代理🕞🇳🇫和更高级别的算法🥣🤦♂️（例如进化💔算法）由顶层 D🥽🇸🇭C Co🎗😁re 模块🔘🛩管理，该模🤱块与底层 LL🏓M 会🇲🇪❕话交互🇰🇷。研究人员通👲🏙常有两种选择：🏄♀️🗒要么给AI👹🤒看大量来自🏭⭐各种场景的训练数🏀据，希〽望它能💖从中"悟🗼💒"出各种技能；要🚉♦么直接在目🔔☎标场景里训练AI🎃，让它从最终的成📜🦛功或失败中🥭🥍泛目录寄生虫程序学习👨🚀。研究人员🎎✋发现，让AI学会🇬🇩🈁解数学题、做逻辑📈⚔推理，需要用到一🇻🇺种叫做"强化学🚰🐌习"的训练方法—🛡—本质上就⛔🥐是让AI不断尝试🌥、不断✈根据反馈调整🚢😤。
