（来源：上观新闻）
如果AI每🙊次都"🚼忘记"🇧🇭🇳🇵之前做了什么、🏭🔗发现了什么，它就🇰🇼🐠会一直在🧥原地打☁🚕转，反复踩同样🇸🇾🇰🇳的坑👨👩👧👧。第二个局限👩🦰🇵🇰来自数据集🧹👖的构建⛴💕方式🇰🇾。PANDA 使🥈🏃用8块🇨🇼🎤 NVIDI🦖⛈A V100 3🌨2GB 显🧝♀️卡训练，批次大小🇰🇾🍭为6，总训练时间🥳🦇约1.📘💅5天，使用 A📫dam🔽🍌W 优🤞🇺🇬化器，🚶♀️🧿学习率1e-🥄📳4，权重衰减0.🍹🚜01，🐱共训练🍠🕞30轮👛。
这组数据🕑🇬🇵背后的🇹🇭🐋泛目录排名代发逻辑是：当训🦢练场景与🚡☕目标场景📆完全一致🐷↙（即直接在目标🍄🌓场景上🇲🇱做GRPO）时🐾，模型⛑很容易陷入过拟合🖌或训练不稳定🇵🇼🇨🇽的状态——它学到🇰🇵🔌的可能是特定题目🎈的答案，而非通🌩🕕用的能力▶；而T🤩RACE的🤜练习场景经过专门🤹♂️设计，每道题都由🏖随机种子🇺🇦🛁程序生成，💗🕤变化无穷，A😵💅I练的是"🤣📢能力本身"而非"🐨📿特定题🙈目"，因🍠🇪🇪此能够随着训练轮🦡💁次的增加持续稳🍠步提升🥽🇱🇷。
