（来源：上观新闻）
五、训练🍗🤦♀️越多真的越好吗：🇸🇴TRACE的扩展🚴♀️规律 研究团👨👩👧👦🧚♂️队还专门研究了一⏳个很实🇸🇮际的问题🗑：增加训练🕥资源（更多的模拟🏔🎑对话轮次🎨蜘蛛异形，或者🥀🤯训练更多的能🕧👨⚕️力），带😈🚲来的收益🚣♀️是否能持🔨👍续增长？🤦♀️🚼 从能力数✍🥶量的角🔐度看，TRAC📍🌕E在覆盖1种、2📣🇦🇮种、4种能🥺力时，👟通过率分别约为💹🇬🇮40.3🗓%、4🔷🌷3%、47%🚸，呈现出稳定的🌲递进式🔉🇧🇩提升9️⃣蜘蛛异形。
这正是🎻🤫目前大型语言模型🚙（简称大模型🏙，也就🗝是ChatG🏸PT、Deep🈲Seek🖌这类AI）在学🤦♂️习复杂推理时面临✡🧣的真实困境⛷🐑。耳机内🧂⏬部空间太小，可🕣⛎用电力有🚥限，而且用户🕒🏟只要戴着耳🇨🇫机，芯片🍑就要一直🦀工作🎥。因此，他们开始🕗转向博🏏通所擅长的应🐸用特定🇸🇯🤮集成电路（ASI🐧C）🥅。因为人的需求，📱从来不只是“把事🙊💡情做完”⚽🚃。在选中的这to🇨🇳👩🦲蜘蛛异形p-k压🐬缩KV块上做🍶🥩Multi-💦☸Query 💩Attent🦸♂️ion，得到注意🚀🐜力输出🥋⛳。
压缩过程也💦没有CSA那🥣🏋️♀️样的overla🖇p，直接每m’🛷🌺个一组压➡。一个很简单🏄🦑但很实用的👩👧👧 Cas🕊🐻e🇩🇯。他们发现‼🇧🇷，打分员实🚵⏳际上是在✉偷懒——它根🥤👄本不关心A🧁I在推🍎理过程中的第🍩三步、第五🇲🇼步、第二🇯🇴🥗十步在做什🇳🇮🚕么，而是一直等到⏮推理接近尾🥫📻声，才突然"清🇬🇾✒醒过来"，根据🎌🥭最后几行文字😃🉐的语义特征🏓猜测答案是否🐦🎢正确🇲🇫。
