（来源：上观新闻）
对比V3仅用🇰🇮🍄14.8🇿🇼🇿🇦T T🇬🇩🐽oke🚵♀️n训练，🏬🧭V4-Flas♣🚙h 与 V🇺🇸4-Pro🦚 的数据🐆消耗量分别🧗♀️🇭🇷达到了32T和3⤵🧤3T🐛📧。第四种😟🤸♀️叫"前提条💴👩🦳件验证"：🥁AI没🎺有检查策略😬🇬🇫规则就直接执行📅了操作💆。这就好🇩🇯🈚比一个判卷老师🙁，全程不看解题过♒🏛程，只盯🖥着最后一👛📠行看，凭🥽"感觉"打分🇧🇦🚡。
目前让大模型📲🙎学会解题，🗽🍤主流方🎉法叫做PPO🐛（近端策🥨📊略优化）🏯🇧🇷。不光是🎺在服务机器人专区🔩♨超凡蜘蛛2免谷歌版中文版，在广交🎟👨⚖️会的展馆🤶里随便逛一逛，你🍗🉐都能看🏒到： 无人🕰🎌机在头顶🌵🔇给人送咖🏚😥啡，机器⤴人在舞台👒🧫上大秀中国功夫🚼🕵️♀️，过道上走两步⤵就能碰到一台会跟🇱🇦你打招呼🥼的智能设备，⚱🇧🇯到了咨询台♏⛺也有机器人🐫👯为你服务👶。
**十一、研究的🇺🇿🙅局限与未来🇳🇿⬅方向** 研究💁♂️😥团队对这项工作🎎的局限性保持🚥了坦诚的🤚态度🚳🌽。其一，这些模🖌型在训练时🏡接触的数据基本🔐🏴☠️上都是以整张🇷🇴图片为单💁位的质量评估🇱🇨，从没🌩有被专🎢门训练过🅰🔨"逐区域分析🥍"这件事🐩🥤。比如一张图里，天💐🚴空有雾🧑🇳🇨霾，人物有噪点🇬🇵，背景🇰🇭🥾有压缩失真🎰🍧，系统需要逐☸区域识别📴🥫不同的失真类型🏴。
