（来源：上观新闻）
五、训练🇪🇸越多真的越好🐝💚吗：T🙈RACE的🔼👨🦱扩展规律🚞 研究团队还👡专门研究了😘一个很实际的问🇰🇾题：增加训👘练资源（更📴多的模拟对话轮次⭐🃏，或者训练🎣🇳🇴更多的能🇫🇮㊗力），带来的收🦁益是否能🤘🐈持续增长？🇲🇻🐈 从能😄力数量的🇸🇦🏁角度看🚔，TRAC👮😓E在覆盖1种、🥂🇰🇪2种、4种能力🗽时，通过率🏰🤸♂️分别约为📢🇿🇦40.3🏴🕰%、43%、4🚲7%，➕💌呈现出稳定的递进🚛式提升🐺。
当然，这项研究也🐌🇷🇼坦诚地指出了自⚗身的局限：S🕔🌏PPO的🐤设计前提是🌓👨🎤存在一个明确的对💎错判断——数学题💈🇲🇾是否答😷😎正确‼✳。明明还是🥇📩在直播🇦🇪🇲🇱途中接到休🔈🇮🇱假的消息🚐。
任务规😝🔡则非常严格：给♏AI一篇论文🇳🇮↔、一个配有💉GPU的空白Do🙁🛋cke💄🐌r容器和2🏇🌝4小时时间，不📬能使用作者的原📿🔈始代码，必🦍须自己从零开始🏄♀️🇺🇾搭建、🍎运行并得出🏴🦹♂️与论文匹配的🐨实验结🍱果📁🎴。
