（来源：上观新闻）
训练数据量整整翻👬了一倍多🚩（增长约 👺🤺1.2 倍🎹）⛷。在LunarLa🤼♂️📞nder上，SP🇰🇵PO保持了稳定🙋😵上升的学习曲线，🇳🇪🌓而标准PP💫O则出现了明显的👕波动和倒退🐊。为此，研究🏠🏰团队在两个公认🇦🇸的图像质量☃🇦🇬评估基准数🔮据集上进行了零样🚃📒本测试（即不📁👰对模型做任何额外💾🙏训练，👐🏑直接用在 🎴PANDASET🔇📊 上训练好的 🔽🤷♂️PANDA🧝♀️🌐 来评估新数据📬⚔集）🇱🇾。DC 实际上重🌚✖新发现了原始 M🇿🇲👫IPS 5 级 🧚♂️🏮RISC CP🍋U 设计的关键🇵🇪路径，该设计也🇦🇶🇮🇨采用了 1 个周🇨🇻期的分支惩🐖罚！ 5. 👆😓 前沿模型的经🇰🇷🗿验教训 我们🦸♂️在下文列举了我🥑🛄们在这项工作中🔦💄遇到的🤴一些“LLM 难🌠题”👨👩👧👧🎩。
在节点之间，失真🇹🇴👩🦲图还建立了"边🇧🇹"——也就是👨❤️💋👨🏇连线，用来表示🇬🇸锚图和目标图中对🇸🇮🛄应区域🚐的比较关系🤺🤝。Flash-M🇲🇱🕞ax可能🇯🇴是这篇论文最👩🎤🔆被低估的一部分🇨🇱♎。Q3：TR👗🧛♀️ACE🐂🎽和直接在目标场景🦊➡里做强化学习训练🖇🐸有什么区别？🛃👡 A：🇫🇴直接在🕗🇦🇴目标场🔭景做强🦴👏化学习🤗🇭🇳（GRPO on🇲🇴👑 Targe🏏🇦🇱t）训🚫😛练时，模型🙎♂️从任务🗽🐅整体成功或失🌫🌃败中学习，无法🇹🇦👨💻精确归👀🕳因到某种🚵具体能力，容👘🇸🇾易陷入不稳🕎🍝定或过拟合🍹。
