（来源：上观新闻）
没有模块边界，👩👧👦没有数🌫据搬运，没有信息🚬损耗🚤😼。任何现有的基📖🔭准都无🚎📏法同时🗳满足这🧜♀️五个条件👮🌋。视觉模➕块“看到”的💳丰富空间信息，传🆎🥢到动作👨⚖️🧡模块时，往往🕗只剩一个模糊的🎩摘要⛳🏮。
最后，我们将重点🏓介绍如何🇩🇲🚠改进前沿😖模型以更好地💩支持此应用🍱，以及我们⛷🚴♀️从DC等系统的🖍👿能力中汲取📨的经验教训，这些🧣🇨🇫sem推广代运营经验教训将指导未➕来芯片的🛴⏲构建🤢。此外，芯🦂🇻🇦片面临着多项🐲◀严格的性能要求，🇪🇹通常至少🏔包括时钟频率🏌、功耗和硅片🦛面积（这*️⃣会影响生产成本）😯。
不过他们做了自📫🌩己的版本🚓🍈，hyb🌵🌥rid🌌 Newto🤲😻n-S💾chulz迭🕳🇰🇳代，10步分两🤽♀️段💪。在几个对🤢比方法中，直接在👵😾目标环境里用强🌅🇨🇫化学习训练的👩👩👧👦⚫模型（⏏👨🏫GRP🇫🇷👨🎨O on 🇸🇧Targ🚽💝et）能达🚇⏰到37.8%，🥯🇨🇫一种使用通用合成⛏💸环境训练的方法（🕋🍑AWM）能达到😸38.4%，而一🈵种通过优化系统🇨🇼😋提示词来植入能力🤧描述的方🥖🐓法（GEPA）🐵能达到39.6🎗🔄%🇰🇲。
