（来源：上观新闻）
此前的迭代代理系🐶统尽管6️⃣比Basic🇧🇷Age🇨🇻nt多了更多交🍳🔂互轮次，却仍然🕚远不如AI🔤🧙♂️科学家（甚至🔅🐼蜘蛛是怎么形成的不如去掉文件🧤通道的A🤚🛴I科学👒🇧🇫家），进一步🇨🇬🧢印证了"更多交互🇵🇼"和"在积累状态⬇😍上的持续推🐤📈进"是🎅两件完全不同的事🧝♀️。对比V3仅用14🇲🇻👨🔧.8T 🎑↕Token训练🇭🇰，V4-Fla🚉sh 与 V😂4-Pro 的🌍数据消耗👩👧👦蜘蛛是怎么形成的量分别🤪✅达到了32T📸😨和33T🛂🇦🇴。
区域之间🏞👨🚒的比较关系，✏🍻通过对🕐🇵🇰比两个▶区域的 TOP🕴IQ 🇬🇶分数差值来确定😻👇：差值小🏷🚢蜘蛛是怎么形成的于0.📉🥪1的标记💸为"相同"；差🇬🇩值在0.1到🚽🚶0.3之间的标记🍯为"稍好"或"稍差"🦷🗼；差值大🤒🧣于0.3的则🇹🇭标记为"明🐥🧝♂️显更好"或"明显🚗👨🦰更差"🧾👩🦳。压缩率🎏💷蜘蛛是怎么形成的m’=↩128，每12🙊8个token🔼🦆压成一个🗿🥣。**五、🕧8️⃣数字验证：S🚎🗿PPO⬜的表现到底如何*😦* 论文通🏇🌊过大量实💥验来验证SℹPPO的实际🎦🍅效果，测🚘🚶试平台涵盖多个广📨☪为认可的数学推理🎋🆖基准：AIME2😄🌮4、AIME25🥤😥（美国数🅱学邀请赛题😹目）、AMC2☁😷3（美国数学💻🍎竞赛）、M🎆ATH50🇰🇳💢0（5个难🧑度等级的🏴数学题集）以及🔱Minerva 🔂🎭Math（需📂🎠要定量推理🇮🇷🇿🇼能力的科学题目🇧🇲）👂✴。
