（来源：上观新闻）
这个方法在💞💺实践中效果相🤖🇵🇰当不错，原因⚾在于：它不再Ⓜ🥝试图给推理🇩🇿过程中的每🇲🇶一步打分，而是把🆎🍑整个推理链当成👯♂️一个整🍾体来评价🙂🔛。在20个不同的🇦🇲🍦论文复现🚃任务中，几乎🚶每一个任务上AI❎👦科学家都🛫🥒有明显提🥈🇵🇱升，其中最🕥🚅显著的一个任务⤴（pinn）🥰在GLM-📪5下提升了32.🚁99分➡🚣♀️。
Muon优🔎🆖化器 V4🇰🇵训练中绝大多数🛫🐪参数优🏵🇬🇬化用的不是Ada🇵🇳mW，是🐌🥇Muon😸🇽🇰。更重要的是，由🏢于每个插件只💌🥄专注于一种能力，🕰训练信号非常🎨🇦🇨集中，A🌷I能够快速、有效👄地掌握这项技能，🛁🐹而不会🇻🇳🇵🇼因为同🍰📗时学习太多东西⤵💂而产生混🇧🇮🀄seo和sem是什么意思乱🍗🇹🇲。
