（来源：上观新闻）
为了应对不🇵🇰🧕可预知的场景，💣企业只能🌚不断堆砌🧴👓算力和昂贵的传😕🧬感器，导致单台⛏🧜♂️成本居高🍤不下，且在真实的❇复杂环境🤙🆔里极易失效🕣🌉。这种方👩⚕️⛄式不需要🖍事先标注"🍳正确答案长什🍕📞么样"🇸🇴，只需要能♑判断"🦗🔈答案是好☘👨🏭是坏"🇶🇦😊，因此非常适合🤟🦸♂️复杂的多🇦🇿步骤任务🚀⛴场景🔸。
**一🧂、问题的根源：A🥣🎥I评图为何总🗑是"差🙍那么一口⛹气"** 在深入🇦🇲💳了解这项研究的解🇹🇹📋决方案之🛸前，有必要先⏹弄清楚问题㊗🏺究竟出🇾🇹🥜在哪里👩🔬📩。GRPO⌛的方式是🇪🇬🔧：出题，你和7🍗📸个同学同时作答，🇳🇵👨🏫老师把你的成绩🍽🔠和大家平均成绩做🚵♀️🧱比较，准确但费♑👨🎓时🏴。
OPC在市👩🎓🛂场验证🍡阶段可🇨🇩蜘蛛是怎么形成的以走灰色方式，🇬🇩但真的往上📷🧻走就一定🥳🇯🇴要越过这🧗♀️🚄一步🍿。但现有主流训练⌨方法存在🕋根本性的缺陷，而🇮🇱🈴这篇论文提出的新🇹🇷🅾方法，🍨❕正是为了彻底解决🚙这个问题👩❤️👩。
