（来源：上观新闻）
可见商😒🇲🇳业大模▶型在这项任务上确👩🦲➡实比随机猜测强🇩🇯🎦得多，但👑🆖与专为🍹此设计的 P👩💼👩💼超凡蜘蛛2免谷歌版中文版ANDA 相比🧘♂️🐧仍有相当差距😫。**说👁🍿到底，这🥴🚽项研究🇧🇿🇲🇲发现了什么，又🚫意味着⭕⛴什么*🎋* 归🐮根结底🧬，这项🐹🎋研究回答了一个在🥦🇨🇵AI训练领域长期🍄🇬🇧存在争议的📈问题：大模😀型推理能力的训🕊🇳🇨练，应该用什0️⃣🥇么样的框架🥓⚽来建模？ 🙍💪研究团✅队的答🔽😔案是：把🛸整个推理🌝🎖过程当👠🦇成"一次🦓👨🎓性行动"来评价🐁，而不🥘👩👩👦👦是"一㊙🔚系列连续步👨👦骤"🇳🇴。
评分维度包括代码🐲质量、能否成功🏏运行，以及结果与🔄⛄论文的吻合程度🚚💁。hen👨🔧ry 🇬🇷发自 🛒🙏凹非寺 量🧀子位 | 公众🚿号 QbitA🇳🇮👵超凡蜘蛛2免谷歌版中文版I Dee🗺pSeek 👉🌡V4“迟到🛎🐈”半年，但发布后🏕🥢的好评如潮🇧🇯📜还在如潮🧞♀️🥞。这项由斯坦福大🌥学主导🈸🅰的研究🏚以预印📚🗻本形式于202🌨6年4月发表，🦢🚬论文编号为arX🇫🇴🥦iv:26🧼🧴04.0🐦5336v1，🧞♀️有兴趣深🛷🇻🇮入了解的📒🇳🇨读者可以通🚷🔅过该编🇹🇷🏏号在ar🍯Xiv平台查询完💆♂️整论文⚙。
