（来源：上观新闻）
主要评估指标是〰🏴"任意❕🤫奖牌获取率🥋"（An🍩🎨y Med👜al%）😌，即在全✨🕣部测试任务中，🍒有多少🧚♂️比例能👸至少获🚢*️⃣得一枚奖🇸🇩🏫牌🚟🧹。” 至于😽AI演员的演技🚎，有网友看过🖍🌶预告片后锐评🆘：“像木偶动了🇧🇱起来🥩。比如，一道🚋题预估🎬🇷🇴答对率为0.🚝3（很难），🤚但AI🌻🧼答对了，🚴♀️那么优势信🗑⛈号就是1-0.🇱🇾泛站程序3=0.🇯🇪◻7，说明这次表🇳🇴现远超预期⬇🏚，需要大力☀🌐强化这个🇸🇦🥣推理策略🇻🇮。
Q3：TR🍔😛ACE和直接在👨👨👦目标场景里做👫强化学习🇧🇮🇸🇹训练有什么区别🗼？ A：直接在目📝🚀标场景做强化🛷🦵学习（🚡3️⃣GRPO on😳🍋 Ta🇪🇬rget）训9️⃣🍥练时，模型从任务🚶♀️整体成功或失💜🍖败中学习，无🥉‼法精确归因到🌓某种具体能力，容🧶🐰易陷入不稳定或♈🔽过拟合🉑➖。
这种探🇲🇱🔣索工作🥤🧺是浪费的，不必🥣要地消耗☁了令牌，而如果模🧚♀️↖型对架构和🇸🇿工程有更深入的理🚆🕓解，这些☁🙏浪费是可以避🔛免的👩🍳☝。这个难度设定是为⚖⛩了配合后续的强化🇦🇪学习训练机制🎊🔲。下一轮工作必🚷须正确理解并建立🏙🧞♀️在前一轮的基础😼🇫🇯之上🌲🧭。
