（来源：上观新闻）
对于每一🤳种被识别出来的薄👨👧🌝弱能力，系🦶统会自动搭建一🅰🇹🇴个专门用🐰于训练这种能力🔵的练习场景🤭🔦。但DeepS🕢🇧🇬eek在堆多🚈⌚层时发现，H🤽♂️C经常出现数值☄🏕不稳定，🗺😲训练说崩就🕹🎄崩🛋。标准PPO🇲🇼的方式是：出题😉，你作答，老师😜给整道题的每一行◻打分，但他🍹🤺因为"💆♂️🚟尾部效🍀😑应"而🖍🐲打分失准📑。一个是🏧📚"对比差距"：🥅👦某种能力在失败👊案例中缺3️⃣失的比例，减🎣去它在成功案例😉🐛中缺失的比例✨。
产能随之爆炸👢，但爆款💤🤾♂️并未同🇳🇱步增长🙋。另一个是"覆盖率🇦🇨🔫"：某种能力🤕🗄的缺失，在🐒©所有失败案例中🇦🇺🦃占多大🇾🇹比例🥕。谷歌将A💇♂️⏫I芯片战略🇸🇩🇧🇻推向新阶段👸🇬🇹。应对这种复杂设🛴🇸🇸计的关🇫🇰🙍键挑战不在于处🇨🇳🇭🇳理代码库🍍的机制，而在🤭于 DC 1️⃣需要由在特👨🎤🇰🇵定设计领域经🇱🇾💖验丰富的架构师来🙄操作才能➿📯取得良👩🏫好的效果🗾💜。
