（来源：上观新闻）
”他说🎯🆔。2024年🥄👩🦲，当OpenAI🇹🇳👩❤️👩正式发布o1完💴整版时，中国大模🍽型被认为至少落后⏩美国两到⚗三年；但仅仅3个🇬🇫月后，Dee🥘pSeek🈳‑R1与🇨🇿⏏Kimi 🌨🇲🇰K1.5问世，成🐋🥅为全球最早🧮复现o1能力的两🦕🇭🇰家公司🎑；此后，Deep🚳Seek🈂与月之暗🇳🇵面，联手把中国大👩💻模型带到了🧴一个前所🤕🇦🇼未有的位置——🤠◻从追赶到全面🤓🇳🇨领先美国开源模型🏒，并不断⚔🐥迫近美国顶尖闭🙀源模型🇪🇸🔡的水平☠。
此外，游戏环境🌗🛐的高信噪比反🦴馈，使得较小参数☘⛑规模的🌞模型也能通过交👩💻💘互式学习达到👼💎惊人的效果🗂🐎。估摸着应该就是🇨🇲👌红米的 K1🥯00 🏳Pro🐀👩 Max🚼。AI在Atar🦉💄i游戏中迭代☃出的新算法👔范式，最终走🎸出了游戏，成🌺🧬为了解🏂🐆决离散决策问🇮🇱题的通用框🇴🇲😿架之一，并被应用💜在以下场🈺🍑景中： 推荐与广‼告系统🇧🇾：在这些系统中🎏，用户的历史🧜♀️🇳🇫点击日志👆🧧就如同游戏🇬🇹🧬的“经验回放”😆🕒。
书中提到，🇴🇲🇧🇴算力、数据与算法⌛🎇是AI发展的核♍心三要素，而游戏🇰🇿🆗能在数据侧和算法↙侧为AI赋能🇦🇪。这项研究展示了深🕠度强化🤳🇸🇭学习在🦜👦机器人🕉😬运动控制🍢😏中的巨大🛹⛏潜力，📍♟️百度代运营为蛇形机器人🇬🇹在实际应用🐞🇲🇸中的能效优化提🥾🇦🇼供了新思路🐊。
