（来源：上观新闻）
训练方式是一种🤷♂️叫做GRPO的🦞🤷♂️强化学习算法🍻：AI在练👨👩👧👦习场景中🦸♂️一次生成多个不同🔺🚺的答案，🇸🇪系统根据⏳每个答♣🎄案的好坏给出分🚍🐡数，然后通过😤对比组内分数的♿高低来计算每个答😗🇧🇼案应该被强🤣化还是削弱⌚。每一句，都像是写🥞进判决书的🇬🇹法院说理🧴🤔。C2今天能用双🗃⬇足双手打羽毛6️⃣球、实现🗼精准回球，🇨🇬未来也能用同样🎖的身体协调能力和💋强化学习框架🐖🍍，向更多💪🎲现实场景“外溢💺”：迁移到整理桌✋🧞♀️面、搬运物品🇱🇧🤽♀️、端茶递水等🇩🇴🎈更多生🦟🖱活互动👨🚒🚓场景🥖🚻。
具体来说，失真🔠📟图处理的👨⚖️🚊是一对图像—🇬🇳—一张叫做"🇲🇦锚图"（a💽nchor🐗🏟，可以理解🧝♂️为参照图🇧🇹），另一张叫做"👿目标图"（ta👵👮rget，🦆即被比较⚗🤯的图）😪🍄。这组数据背🚍🇰🇿后的逻辑🇹🇲是：当训练场景与🦇🇨🇿目标场景完全一⛵🤹♀️致（即直接在🧥🤩目标场景上做G💾🇬🇭RPO）时，模型💾🥪很容易陷🎮入过拟合或训练不🇱🇧🌱稳定的状态——⭐❓它学到的可能📻是特定题目的答案🌫，而非通用的🙊能力；而TRA🐥🚶CE的👩🍳🤷♂️练习场♒景经过专门设计🤣👨👦👦，每道题都🙂🍂由随机种🈴子程序生成🌌，变化无穷，AI🇰🇵练的是🇩🇿"能力本身🍛😆"而非"👴🏈特定题目💳"，因此能够随着🦒🎉训练轮次的增♎加持续🈶稳步提升🍑📄。
但模型越🦑🗞来越深、参数🥊⚱越来越多之后，😮🔤传统残差👎开始露🇷🇸怯，信号传递不稳🇬🇮，训练💫容易崩😽。面对产能与质🇹🇰量的反差，平台们🇰🇭选择了同一条路：😻成为创作📈者的“基🧖♀️💐础设施”🚎。谷歌自研🛡AI（人工🛰💂♀️智能）🌽芯片如🔴期上新🌠🇪🇹。
