（来源：上观新闻）
研究人员通常🇵🇸🧹有两种选择😳：要么🦗👬给AI看大量🇸🇦来自各种🌡6️⃣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🎌失败中学习🎇🕜。
这些团队能🔮够在 3-👵💆6 个月内完成📙现有最复杂设计📓的流片📼， 而🍝不是目前的 🚀🇮🇳18-36🌧 个月🐁🌉。这个发🇧🇪现让研❇究团队想到了一个☣🍍问题：既然框架切🍗😪换才是关🇸🇧♏键，我们能不能在🕴保留这个框🛢架的同时，🚪摆脱多采样的高昂🇹🇰代价？ **三🎛⚰纳网域名注册、SPPO🇧🇼：用一个聪🔑明的"预🇬🇳测员"替😚🇲🇳代一批答案🦢🎳** 基🤾♂️🇱🇾于上述🏬👩👩👧洞察，🎷研究团队🇩🇯🌬提出了他👽们的新🌑🇸🇸方法：SPP1️⃣O（序列级🇨🇻近端策略优化）🇬🇲🎹。
这一波 AI 的🌨演进蛮像 🖼🕸2008 🕷纳网域名注册年前后的🥌智能手机📥。其实如果它能🔀🥯够上传 🌑ZIP 包🎢，那我觉💕🇲🇿得就我们公司所🇲🇽有的龙虾的 Sk🙅ill🐀 的流转都🇲🇹🖖可以放到这了😫，根本不需👨❤️👨要再上传到一个私⚖有的 Skill🎐🇬🇾 Hub 当中🇦🇲。
