（来源：上观新闻）
模型在‼数学、代码🦅💌等容易被验证、💠拥有明确奖励⤵机制的领域😳被过度训练🏎🤩，因此能🌴🦑力极强🧾🇸🇯。它们在🎶🎿处理代📺🧔码片段方面🎿非常出色，虽然⛱有时会出错，🌖你需要进行🏐编辑，但总的🌦👬来说还是很有👷♀️帮助的📲。这一现象也🇰🇪🧖♂️印证了上世纪奥🇻🇪🇻🇺地利裔🚨计算机科学🏊🍔seo和sem家汉斯·莫拉维克🔮（Hans Mo🇧🇴🈹ravec🧷）提出的悖论◽：人类觉得困🔑难的事，如下🙂🥬棋、解®方程，对😿🎨机器来🧾🇹🇨说往往不费吹灰之🚝力；而人类不假👩👩👧👦思索就能🇬🇷🇴🇲完成的事，例如🎡走路、抓取、🇧🇸🏣拧瓶盖，对机器来💇👞说却难如登👩🎨🇨🇵天📕🚸。
产生这种🇬🇺割裂的原因在于，🇪🇹前沿实验室（如🐋Open1️⃣AI等🕵️♀️）将海量强▶🔈化学习👻🌕资源倾🍋🗓注在了“数学”和🇬🇷💙“代码”等结果🏌🐘易于验证⬅👇的领域🧼。就像以前一样🖕，所有的工程师都🕕习惯于✅最大限度地发🇹🇫👭挥所用工具的效🖕能🆔。
