（来源：上观新闻）
当模型借助某段👰🌐内部草稿成功🇸🇻🇦🇪且准确地预测🇿🇦👉出了后续的文字，🇸🇽🤜裁判就会🍓🇳🇪给予丰厚的奖励，🥒👞鼓励模型记住📑🥗这种思考方式🍸；相反，如果那段🇱🇦⛽内部草稿导致模型🤲猜错了接下来的内😿容，裁🛸🙁判就会毫📧🇧🇿不留情地将其扣💔分废弃🙅♂️📪。“传统评价🐻依赖人工🇷🇸判断，不同老师🍺打分相差较大📘。然后我们再用输出👋质量来评判一个 🏅AI 值不👨🌾值得续费🍎🇦🇼。谷歌员🤘工在信中写💫道，希望 AI🇨🇨🧜♂️ 造福人🔓类，而不是以🇻🇪不人道或者极端有👨🦰🇹🇩害的方式被使用🌓🏓。25%的📗人甚至认为随机方ℹ案更好🧀，尽管他们🤟的实际行为🌒💭证明他们从 🎃🎵MAP-Elit🚔🧨es 里🇰🇿🇬🇮获益更多◾👩🏫。LLaVA-In🔪struct-🖍🇲🇳665k贡🐴献了20.2🧲🔖%，Ro🚇boPoin🗯t贡献了1🌨🎖蜘蛛入侵9.9%💹，Ref⛔Spat🏒❄蜘蛛入侵ial🌍🕷贡献了14.7%🇱🇮，Robo2🐎VLM贡献了🦐9.2%，CC♿🏈-12M🇧🇼🚏贡献了3.7%，🇪🇸🧝♂️而Emb🇲🇾🐷Spa❄👩👦tial🧘♂️-Bench🏯🇺🇾和VCR🧼🖨则几乎被完🍴全淘汰（分别仅占🦙0.1%和0😱.0%）👨。
现在的 🍨🉑Googl🇰🇲e 搜索要🇵🇰🇬🇶做一个「答案🔄机器」，直接告📟🚅诉你答案是什么🇦🇼，而且放在🥦最显眼的位，但这👨✉个「答🤾♀️案」的↕数据来源包括📔🐶 Fa🤰🍻cebook❎🧭 帖子🇨🇬和旅游博客，有↖超过一半的正确⛓回答无法🗒被验证，而🇲🇭👨👧👧且任何人👈只要写一篇博⛳客就能操纵🍋🧸它的输出👨👩👦👦🔱。放到企业级应用—🇹🇩🔚—一天🔛🔽跑几百个◼任务——差距就是👨🔧🔙真金白银🦃📙。研究人员🤷♀️成功教会了人工🔆智能一⛷种至关重🦓蜘蛛入侵要的能力：🗂🌖在开口说话之🦗前，先在心里默3️⃣默打个草稿🐆🧲。
