（来源：上观新闻）
主要评估👨💼指标是"任意奖牌🇲🇩🍺获取率"（A🥔ny Medal🕐▫%），😦即在全🈯部测试任务中，👨🦲⏰有多少比例❌🎊能至少👨❤️💋👨获得一枚奖牌🔖👩💻。这个工作🚻☠区被划分成三个🌤区域：一是⏏"论文分析🦉🦢区"，存🍞🗑放对目标论文的⛴🇾🇹结构化👬SEO/SEM理解、关键指👨🦱➗标、实📀SEO/SEM现细节和存疑之🕵⭕处；二🌑5️⃣是"提👎🌋交区"，存放可🍛💀运行的代码仓🧽库，包🐓括环境配🙈置脚本、资源下♎🛑载逻辑🦛，以及最终执🔬行入口文🏞🚖件；三😄⬆是"代理工📢作区"，🎋👨🏫存放任务优🥰先级计划、实现🧺✔日志（只能追加😖😟SEO/SEM，不能🗃💬修改）⏲、实验🌻日志和每👩🦳🍮次具体实验🐒🆕的详细🛸💒输出🐶。
进了V4🧸🗡。TRA🔺CE则先识别具体🏛薄弱能力🇴🇲，再为每种能🧥⤵力设计独立的练👩🦲习场景，每道🇲🇳练习题由程序从🇷🇼👺随机种子生成，题🌚📦目无穷无尽🇬🇱。据知情人👨👩👧👦😳士透露，Fou📣🧛♂️nder🤙🇧🇱s Fun🇨🇨d等Sp🚣♀️aceX投资🚨者对此感到担忧，⚙因为他们在🏞🇨🇺公司中所占🦆🕯的股份🚴🥓比例将被稀🇦🇷释🥡😕。谷歌同时🔵🐄宣布，原生P⚙🧦yTorc👅🤢h对TP🇲🇩🙁U的支持现已进🐎入预览阶段，用户👰🤭可直接将现有P🏸yTo🇲🇹rch模型迁移至🎲🚌TPU运🌐🕛行，无需修改代🐙码📑🤪。训练方式是一🇵🇦种叫做GRP🏣O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🏥。
