（来源：上观新闻）
整体架构 V4这🍥一代，是De👩✈️➰epSeek系列🛩✳里动刀🏐最多的一版🧽。对于每个区域🏛，系统会以80🇲🇿♠%的概💃率随机选择🍪一种失真来施⛽💀加，以20%的概💑率保持该区域🏘🇦🇱干净🎌🇮🇴。这就要求 DC 🥰以严谨🐏的方式管理搜索和🧱🧠探索过程🇾🇹❗。**六3️⃣o2o和b2c的区别、让失🥓真图成为AI的"🍲参谋"：链式🕊思考实🇷🇺🇲🇱验** 研究🌙👩🔧团队还探索了🏋一个有趣的应用🚞方向：把 PA⛑🏦NDA 🇧🇳🌺生成的失真☺📜图，作为"提🐡⏪示信息"喂给商业🆔大语言模型 GP🎫T-5🤼♂️🦌 Min⛽🏩i，看看它能否🤵📶借助这份🧵🤬结构化的"参谋🈳🔧意见"做出更好的🥔判断💹🔚。
而最终的反馈只👛2️⃣有一个："答案正👩👧👧确"或"答🚇案错误🏷"🐦。在标准PPO中，⛈🇶🇦那个"打👴👅分员"（📬🏬Criti😼c）通常和被👩🏫🧦训练的🆖AI模型一样大🍁🎐。
目前让大模型学会🚅解题，主流方🥇法叫做PP👩🎨O（近端策略😟👛优化）🎮👉。比不上 Opus🦵🎸 4.7🕰，但我觉🧲🌥得是目前开源🥨阵营的 Top1🇷🇺🎍。在壁垒更高的重🆚载防爆特种机器人👩🚒⏩领域，传统企🇲🇦💎业缺乏“具身智能🇬🇦⭕”能力🍫🈲。每一种🚜能力都🧽👆是独立的，都可🏄能单独成为AI🙏😎的薄弱环节，而🧪🇩🇿传统的🇬🇭训练方式对这种细🇱🇰🥃粒度的区分完🇹🇩🐟全无能为力6️⃣。
