（来源：上观新闻）
不过更重要的🇪🇷是，许多用户🏳️🌈在尝试这🏎🚸类Agen⛑t时，🏒🇬🇹并没有清晰🚦🚅google加速的使用场景🌩💏。而GRPO通过👨🎓😾把整个2️⃣答案当🐓☹成一个整体来评分🇰🇵🥜，实际上是把解⛓google加速题任务变成了一个🐳完全不同的🚻模型——技术上🇨🇽叫做"序列级🧙♂️情境赌🚻🈯博机"（Se🚨que🖌🇰🇵nce-L🦋eve🚶➰l Cont🦵ext❌ual B㊙🧯andit）🏫🌨。
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🦄。基于这一架构🈴🔥，WALL-B实💙👓现了三项🇧🇶💊现有模型不👩👩👦🐁具备的核心能力🚘➕google加速： 1. 原🥪生多模态🚫+本体🐑👨🦳感 WALL-🕛B从训🗒练第一天起，就🔶同时接收视觉🇸🇮🇬🇮、听觉、触觉🇱🇺🌸google加速、语言、动作等多✈模态数据，实现🇧🇮🇦🇬“多模态进😤、多模态🇵🇱👁️🗨️出”©。
第一个是✊🆕 KA🈴DID-10💁♂️📎k，包含👩🦲🇨🇴81张参考🈸图像和各类失👞🇸🇹真版本；第😗🕶二个是 TI🦈D2013，是🈯⏰另一个🅿广泛使📪📒用的图像质💰👩🦲量评估🥰🔎数据集，包🚆含人工标注的😱平均意见分（MO🌫🇩🇯S）📔💑。
