（来源：上观新闻）
实验结果🏗相当显著：在模🤺🥨拟客服场景的测试🇰🇼👘中，经过TRA🚣👝CE训练的A🎓I助手，整体通🏓过率从32.🌃❓9%跃升🤗♊至47.0%🎳🎋，提升了14.⌨💙1个百分点；🍙👳在工具👭使用测试🚍☀中，完美完成任务🕔🦟的次数也增加了🇳🇬🕵️♀️7个🏎。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🔮🏬。
在没有上手用这🇬🇱功能之😻🇦🇴前，我其实觉得它🕹就是一个 Ag㊗⚔ent 🎍Team 🤵的翻版，但🇱🇷真正放到群聊🍡😬的界面❎🗃里，发👮♀️🤗现还是有非常多🇹🇨💾的惊喜🐑。不过更重要的是⛽🧬，许多用户🇾🇹在尝试这类🙋♂️🚁Agent时，并🇧🇳🇬🇶没有清晰的使用场🇨🇮景🏎。但在实际使用中，🛷这一过程🥨⛱高度依👆🇹🇲赖模型判断🌈🖨。第四步，gro🚛👨👨👦👦upe🇲🇭👩⚖️d o🇪🇹utput pr🇳🇮🚪ojection🚑。
TPU🇩🇬⚖ 8i还引入了🇭🇰🇸🇴集合加速引擎（🇬🇭🍄CAE⛵🌛），专门加速自回👨👧👧归解码与"思维链☸🔱"处理中的归🦜约与同步步骤🕢。那结果会怎样呢🐭。在后训练阶段，🇺🇲👃V4这一代做了一🦝🀄次方法论替换🎤🏉，传统的mi🤶xed 🇷🇺RL阶段被O👨🎓n-Policy🎥 Distill🖕🥄ation（OP😨🇨🇨D）完全👨❤️👨替代🥝🥉。
