（来源：上观新闻）
这种"回归✳均值"的行为🅰📃实际上对4️⃣👻训练是有益的——🗒🇧🇫它不会因为过于🍍🤲自信或过于悲观而⏸⛩产生扭曲😁的训练信号，🧴🏨而是始🎋🐿终保持一种🍿适度的不确定性🧟♂️Ⓜ，让真🇱🇾🤒正的"超常发🛃挥"和"♿😹出乎意料的失🈂误"都◼能产生足够👸♑强的纠正信号🇨🇵🏺。
**一、问题的根📍㊗源：AI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🏧。
但在实际使用中🏩，这一过▫程高度依赖模型判🔩断😔。面对这一困境，🧮😚另一个流行方案🦅应运而生，💃🇸🇻叫做GR🖍PO（群组📀相对策略优化）🇬🇺。该图片疑似使🧞♂️用了AI生成🧕🚡技术，请谨🇧🇷慎甄别 如🐱果你用过 Cha🤡tGPT🎚 或任何一款🌸 AI 助手，大🕵️♀️🅱概率有过这样🇦🇱👨👦👦的崩溃时🤵🌏刻—— ❌🇰🇵你花了半小👷♀️🥎时教它🦴你的项目结构、🏏偏好习惯、⤵代码风✔🔌格，关掉对话窗👷♀️🍀口，下🥑次打开，它又是一🧜♂️张白纸，什么都不📔记得🎇。
