（来源：上观新闻）
训练方式🥮是一种↘叫做GRPO🏠🧞♂️的强化学习算法🥀😣：AI在练习场👨👧👦🚐景中一👨🦲次生成多👨👦个不同的🛍🎢答案，系统根据🚬🥥每个答案的好坏🤒给出分数🎹，然后通过对比组®内分数的高低来计🇦🇴算每个答案🇱🇮应该被强化还🍻是削弱🔽。当下大多数A🎥I训练🦕方法面对的正是🎴这个困境👨👩👦👦。
因为KV ent🛌😭ries既做ke🥒🐤y又做valu✋e，naiv🇹🇯e的RoPE会让🌌输出带上绝对🦐💰位置信💔息，所以📣⛅在output👷♀️端也对应施加一个✔位置为-i♐的RoP🇰🇷🇨🇬E来抵消，只保留😄🇽🇰相对位置信息🇫🇲💵。
任何现有的⚜🐖基准都无🈁👭法同时满足👸这五个🇵🇫条件🅾。“一个人一杯水☀🌩一顿饭，吃🐗饱喝足就能好好⏳创作♟️。假以时日🌁💵，观众或许还能看🇳🇪上新鲜热乎的伪人🔟秀🧫。第四步，🇧🇬🦙groupe🔞d o🆑utpu💩⚽t pro🚞jec♠🐾tion🍐🍗。技术判😳断上，mHC不是🇸🇲🎷那种让人眼前一亮🔲的架构创新🇳🇪🇿🇼，更像是一个「🇵🇪稳得住大模型」💂♀️🏛的工程补丁😯。
