（来源：上观新闻）
--- 👨🔧一、从"写代码💀🦠的AI"🥕🚠到"做科研的👊AI"，🐣🔔这一步有多难？ 🌾科研工作在👨👩👧🕐很多人眼🚲里是一🇧🇶项需要高度专🐧注和持续推进的🚶复杂工作🇮🇳。在她看来，拍戏🚚🧥是一个💵很神圣的职业，曾🕌经给予过🏀她力量，📖📷她不想看到这个🔮👊行业被🇩🇪破坏🏕。
设备每🔂🗼次推理时🤹♂️🇧🇼，都得每秒多🇴🇲🥜次把这🇮🇷些参数来回搬🇦🇮📤运🍩。因为物⏹理规律在不同🥪环境中🥮是一致的🔓🧘♂️，WAL🐖🧙♀️L-B进入⬅🇬🇳任何一个从未去过Ⓜ😂的家庭🛃，都能🇰🇬利用对物理常识📆的理解来👩🎤应对新场景，不👨❤️💋👨需要重新训练👩🏫。
动作是🌙🏗最有说服力🧹的表态🇾🇹🈵。**当AI做数学🚂题，"打分员"🏀却失灵🇭🇷⛵了** 🗺📉假设你正在教一📙个学生做数学题7️⃣🍔，你的🤷♀️评分方🥑⁉式是：👇等他把整道题🐐全部写完，才告诉🏝🚑他"对"或"错"😝。因此TR🐯ACE▶的性能随🇱🇷🇨🇩训练轮次持👩❤️💋👩续稳定上💐🚁升，而直🇨🇴接训练的曲线波动🈚明显，最终停留在👨🏫37.🦋8%，而🔽🦈TRACE👩🎓🏊达到47.0%🎺。
