（来源：上观新闻）
当AI解一道数🤝学题时，它🎊🥄可能需要连续🔯🇵🇫输出几🛄千个字的👩🦲推理过程——♨🌕这就像一篇很长的⏯侦探调查报😔告⏲。**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➡🍾。系统更像一个高🐉度可编排的🇧🇾🌭工具集合，来🇻🇪供人使用🇸🇻🌊。Q-Bench🙎♂️💠 等工作侧重于单😮👨🍳张图像的整体✂🇷🇴质量分析；DQ🆗🎊495K、M🎰ICBench🇺🇾🏠 等工作虽然涉及🎻💆♂️图像对比，但不🧭🌱是以区域为核🚫❎心出发🍡🤗点；S👩🎨eagu🌿ll、🐦🇧🇾QGround、🥀Ground👩🔧🖌ing-🇹🇲IQA 等工作😉😼虽然涉🇨🇬💂♀️及区域级分😁💲析，但只针☕🐲对单张图像，不支🎪🥽持两张图片🇯🇵🇳🇦之间的区域级比🆙🕉较🇷🇼。
（1）稳定的长期7️⃣执行 如第 1 🖱节所述，芯片🎎设计是一项包含众📆多子组件🧕🖨的复杂👞👱任务🔧。训练方式是一👩👦种叫做GRPO👢的强化学习算🤾♂️🍂法：AI🇦🇨🎥在练习场🚋景中一次生🇧🇫🦕成多个不🦀同的答案，🇬🇱😫系统根据每个答🇸🇳案的好🏓坏给出🤳🇱🇾分数，然后🐉🥨通过对比组内分数🇵🇪🉐的高低来计☺🇬🇳算每个答案应⚛该被强化🐳还是削🕷弱🛴👴。为了获🆕🇲🇾取“牛奶数据”，🦌自变量⌚团队进🧕🦵入了超📎过100🧥个志愿者的🍹🥼真实家庭，进行模🇱🇹型训练🅱🇰🇮。这位学生要怎么知🐹🇵🇪道是第三行开始走🍮偏，还是最后😷一步算术出错？你⁉的反馈几乎帮不🎢上什么忙9️⃣。
