（来源：上观新闻）
研究人💙员通常🇨🇩有两种选择：9️⃣☄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A💢I，让它从最终🌪🤗的成功或失败中学👹📴习🇷🇪。“我知🇸🇮道这会让每个人👊📋在接近一个月🔙👩🚀的时间里都处♊于不确🇩🇯🎙定之中，这种👱😽感觉非🇹🇦常令人不安💱。毕竟明星的脸，还🦹♂️♎能被粉丝或者路人🧮认出来，但👉❌普通人的脸，😷🗻若非1👮♀️00%相似，🎣🧞♀️又如何证明“这😜🍜就是我”？ 曾几🕘🇬🇪何时，演短剧是过✴🇱🇹气艺人的翻红路👨🏫线之一，没想到风🐌向转变得如此迅👓猛，这条路子就🔬快要被AI🇭🇳🇨🇱堵死了🔘🔅。
实验表🛷◾明去掉这个🇺🇬机制后，MLE🧚♀️-Bench🍍🎃 Li🎹🍄te的获奖率🔻🤮会下降近🍎❎32个百分点🇳🇺。这会是一件比想⛲象中更深🍧远的事情⛳。在没有明确任务🎗🌻目标的情况下，🇧🇲🛒Agent往往会↘🥢反复试错，消耗🌍🇿🇦大量Toke➡n，但产👬出并不稳定❇。严重依🦹♂️🇸🇴赖EUV光🧢刻技术的🏋🛡先进制程节点由🇭🇺于对光🇽🇰🇱🇧刻胶材料要求更🦶📮为严格，所面临🏐的光刻📩🔝胶供应受限的风🕘🆗险最大🕔。人类从婴儿时期👣🏈迈出的第一步也🦈是如此🇻🇳。因此，用一个小💑模型完成😣这项预估任务，在👩👩👦🚧逻辑上是合理的😌🎡，而且在实验中也🇵🇸确实有效🌕🇾🇪。比如用户要🇧🇭♻取消一张在14天🎥前购买、🛏🎁没有任何保险🌵保障的经济舱🌞🐯机票，根据🔒规定这种情况👩👩👦🚈不允许取消，但⛽🐸AI直接调🐧用了取消接👸口，因为👊🚠系统API本身🌠✍不会强🚣🖌制执行🇧🇶策略，需要AI主🚩动核查👪。
