（来源：上观新闻）
这组数据背后的逻🏯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GRP⛄O）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TRACE⏹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🚔，AI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🇲🇪🈁。
他还表示，马斯🚜⛹️♀️克“随着时间🌆🇨🇫的推移变得越🇦🇬来越不🖲透明”😧🛳。其中最🇳🇴😤主要的是需要极高3️⃣🐒的功能测试覆盖率🌀🍣——也就是🖇🐔说，需要👨👨👦👦进行测试以确保🦁设备在运行🇺🇿中不存🛤在任何“缺陷🗡🇸🇽”，并且置信度🇸🇴😗非常高🎭。
优酷AI创🇧🇫意制作部副总🇨🇾🌿经理杨盈亚给出🌔了一组极具冲击力📊🚎的数据：🔴😻2025年♟️1月至🇹🇱3月底，已上架1🌪4000🚢多部A🔒😲I漫剧，每天产🇪🇦能高达47🇹🇻🐆0部💦。
