（来源：上观新闻）
压缩率m’=🕡128，每128🖕👝个token压🍪🇧🇴成一个🚞。这也从实⛽📴验数据层面为T👁🧥RACE的核🦐🇸🇸心逻辑提❣🇸🇹供了支撑：少🇬🇧数几种🆙🇸🇾能力的缺失⏯👃，足以解🧵释绝大多数🇬🇸失败案例👫👩💼。
在未来的🐯🆕迭代中，我们✔🇱🇾将进行更全面🥺😁、更有原则的研🆕🎪究，把架构精简🙄到最本质👜🕺的部分😨。Q3：TRAC👒🇶🇦E和直接在目🍬标场景里做强化学🇫🇰✈习训练🇬🇹有什么区别？📁分级阅读的四大害处 A：直接在目标🛤场景做强👩👩👦👦📘化学习（G♨RPO o🇨🇽🏡n Tar🎊get👎）训练🍦时，模型从🉑任务整体成功或失🎾败中学习👨👨👧👧🇲🇷，无法精确🚸🅿归因到某种具🇻🇮体能力，容易🚛陷入不🇬🇱稳定或过拟合🐠💌。
