（来源：上观新闻）
One m🚰ore 🇸🇻😭thin⏳g 论文😼的结尾🇫🇰有一份☄🇨🇦长长的贡献⭐者名单🙊🥎。因此，✍💩用一个🅿🏜小模型🐫🔉完成这项预估任务🇦🇺，在逻辑🐑上是合理的，而🚣♀️❗且在实验🌤🚨中也确实有🦵😮效🦹♂️🧦。最大的不确定👁🚣性在于🍶百度竞价推广，你无法预判🇦🇷🦵Agent🚧会从哪些数👏📜据中学习，以及▶🇲🇾它生成的技能是💄👨🦰否包含危🈹险指令🐓🚙。一套看似优雅的后👨🦱🇺🇳训练方法论，背🥙🇦🇫后是一🇬🇬堆「不这🇪🇭✋样做就装不下🚃」的工程妥👃🔃协🤷♀️。（3）规🇨🇲范要求 我们发🚉现，提供🍇给 DC 的输入🇮🇳规范必须以极👩👧👧🦒其严谨🏓💝、精确且可验🇸🇨👨🏭证/可测量的🦟♒方式编写🐸🇪🇨。
文/日👨🦱光 （本文不构🇩🇴8️⃣成任何投资👨🏭🇧🇦建议，信息披🖖露内容以公司🇹🇹💏公告为准♒🧡。每个生成步骤💥🧯都伴随🍨着隐式的“😭👕布局图💻🥄元”与“语义校验♥”，模型🈳会先画出逻🛫辑骨架💄😥（标题区、图🐂🙄表区、插图区），👮🔰再逐层填充细节🔙👱。在几个⚗对比方法中，直接🍢在目标环😛🦸♀️境里用强化学习👲训练的模🇹🇯👩🎤型（GRPO🍂 on Ta🇸🇰👋rget🇨🇻）能达到👨👦👦2️⃣37.8⚫%，一种使用通用🇧🇬合成环🍏🚴♀️境训练🗡的方法（AW🥂🏫M）能达到38.🥡4%，而一种通过➖优化系统提示🤹♂️词来植入能力描❎🐿述的方法（GEP📮📇A）能达到39👩🎨.6%🎐。
🧠 “图🧘♂️像是一种语言🐶🎪，而好的🤢👩💼视觉表达需要选🏤择、组织与🏮呈现🧬。各副总裁将分🈴🥙享团队的具体💇👟安排🍉。spar📛se att🍡enti🕶⚱on不是从头打🏢开，前1🛏🔇T token⛽用dense 🧠🌱att👠🍙entio🔺n做wa🏡🔈rmu🎑p，扩到64K🇫🇷时才in🥉🖌troduce🦄 spars◼💅ity🇲🇦。
